Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son tipos avanzados de redes neuronales diseñados para comprender y generar texto similar al humano basándose en la información que reciben. El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones al realizar acciones en un entorno con el fin de maximizar las recompensas acumuladas.
Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o en el sitio), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
- Optimizar y ajustar finamente los LLMs para tareas y aplicaciones específicas.
- Entender los principios y metodologías fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
- Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLMs.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- 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 coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
- Visión general de los LLMs
- Definición y relevancia
- Aplicaciones en la inteligencia artificial actual
Arquitectura Transformer
- ¿Qué es un transformer y cómo funciona?
- Componentes y características principales
- Embeddings y codificación posicional
- Atención multi-cabeza
- Red neuronal de propagación hacia adelante
- Normalización y conexiones residuales
Modelos Transformer
- Mecanismo de atención automática
- Arquitectura codificador-decodificador
- Embeddings posicionales
- BERT (Representaciones Bidireccionales de Codificadores a partir de Transformers)
- GPT (Transformador Generativo Preentrenado)
Optimización del rendimiento y riesgos
- Longitud del contexto
- Mamba y modelos de espacio de estados
- Flash attention
- Transformadores dispersos
- Transformadores de visión
- Importancia de la cuantización
Mejora de los Transformers
- Generación de texto aumentada con recuperación
- Mezcla de modelos
- Árbol de pensamientos
Ajuste fino (Fine-Tuning)
- Teoría de la adaptación de bajo rango
- Ajuste fino con QLora
Leyes de escalamiento y optimización en LLMs
- Importancia de las leyes de escalamiento para los LLMs
- Escalamiento de datos y tamaño del modelo
- Escalamiento computacional
- Escalamiento de eficiencia de parámetros
Optimización
- Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto computacional y los requisitos de inferencia
- Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLMs
- Mejores prácticas y herramientas para entrenar y ajustar finamente LLMs
Entrenamiento y ajuste fino de LLMs
- Pasos y desafíos de entrenar LLMs desde cero
- Adquisición y mantenimiento de datos
- Requisitos de datos a gran escala, CPU y memoria
- Desafíos de optimización
- Panorama de los LLMs de código abierto
Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
- Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
- Aprendizaje mediante refuerzo positivo
- Definición y conceptos centrales
- Proceso de Decisión de Markov (MDP)
- Programación dinámica
- Métodos de Monte Carlo
- Aprendizaje por diferencia temporal
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
- Redes Q Profundas (DQN)
- Optimización de Política Proximal (PPO)
- Elementos del Aprendizaje por Refuerzo
Integración de LLMs y Aprendizaje por Refuerzo
- Combinación de LLMs con Aprendizaje por Refuerzo
- Cómo se utiliza el RL en los LLMs
- Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF)
- Alternativas a RLHF
Estudios de caso y aplicaciones
- Aplicaciones del mundo real
- Historias de éxito y desafíos
Temas avanzados
- Técnicas avanzadas
- Métodos avanzados de optimización
- Investigación y desarrollos de vanguardia
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Aprendizaje Automático
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clases interactivas con discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
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Formato del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
- Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.
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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- 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.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
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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Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
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.
