LLMs Avanzados para Tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son sistemas de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes volúmenes de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Estos modelos aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento y, a continuación, generan nuevo contenido con características similares. Además, los LLM pueden ejecutar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como la comprensión del lenguaje natural (NLU), la inferencia del lenguaje natural (NLI), la construcción y completado de grafos de conocimiento, el razonamiento de sentido común, la generación y gestión de diálogos, así como la generación y comprensión multimodal.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la inteligencia artificial que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de NLP y crear contenido novedoso y diverso con distintos propósitos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Realizar con pericia tareas de NLU y NLI utilizando LLM.
- Extraer, inferir y aprovechar eficazmente los grafos de conocimiento.
- Generar y gestionar diálogos mediante LLM para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y la diversidad del contenido generado por LLM y la IA generativa.
- Aplicar principios éticos que aseguren un uso justo y responsable de los LLM.
Formato del Curso
- Clases magistrales interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y sesiones de práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a los LLM y la IA Generativa
- Exploración de técnicas y modelos
- Discusión de aplicaciones y casos de uso
- Identificación de desafíos y limitaciones
Uso de LLM para Tareas de NLU
- Análisis de sentimientos
- Reconocimiento de entidades nombradas
- Extracción de relaciones
- Análisis semántico
Uso de LLM para Tareas de NLI
- Detección de implicación
- Detección de contradicción
- Detección de parafraseo
Uso de LLM para Grafos de Conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones a partir de texto
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos
- Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores
Uso de LLM para Razonamiento de Sentido Común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
- Uso de bases de conocimiento y conjuntos de datos de sentido común
- Evaluación del razonamiento de sentido común
Uso de LLM para Generación de Diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
- Gestión de diálogos
- Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo
Uso de LLM para Generación Multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto
- Generación de texto a partir de imágenes
- Generación de videos a partir de texto o imágenes
- Generación de audio a partir de texto
- Generación de texto a partir de audio
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Uso de LLM para Aprendizaje Meta
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocos o ningún ejemplo (few-shot o zero-shot)
- Uso de conjuntos de datos y marcos de trabajo de aprendizaje meta y aprendizaje por transferencia
Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial
- Defensa de LLM frente a ataques maliciosos
- Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez
Evaluación de LLM e IA Generativa
- Valoración de la calidad y diversidad del contenido
- Uso de métricas como puntuación de inicio, distancia de inicio de Fréchet y puntuación BLEU
- Uso de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
- Uso de métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores
Aplicación de Principios Éticos para LLM e IA Generativa
- Garantía de equidad y responsabilidad
- Evitación del uso indebido y el abuso
- Respeto a los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomento de la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y terminología básica de inteligencia artificial
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de trabajo de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
- Conocimiento de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la inteligencia artificial
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
- Prácticas de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal utilizando LangGraph, asegurando la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado y procesamiento del gráfico.
- Implementar medidas de protección, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción, con controles de observabilidad y costos.
Formato del curso
- Exposición interactiva y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar la logística.
Creación de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos que soportan ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Pruebas prácticas para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para implementaciones seguras.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y requisitos de cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar manuales de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Numerosos ejercicios prácticos y sesiones de entrenamiento.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de alto rendimiento de modelos de lenguaje grandes optimizada para su implementación productiva rentable a gran escala.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento y el menor costo posible.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción orientadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Productización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar la generación aumentada con recuperación (RAG) para obtener respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en tiempo real de asistentes conversacionales en laboratorio.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones de Grado Empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para implementaciones de grado productivo en entornos empresariales.
Esta capacitación guiada por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante opciones de API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y lista para el entorno empresarial que ofrece funcionalidades para un despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a responsables de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles de nivel empresarial como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar la alineación con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Estudios de caso y ejercicios enfocados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la logística.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, soportando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Este entrenamiento impartido por instructores, en vivo (en línea o presencial), está dirigido a investigadores de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funciones de búsqueda visual-textual y elementos de interfaz de usuario de asistencia.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
