Cursos de Large Language Models (LLMs) en Barranquilla

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su impacto potencial en las operaciones empresariales y evaluar usos prácticos de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real como la creación de contenido, el resumen de datos y el apoyo a la toma de decisiones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de prompts para obtener resultados prácticos y confiables de los LLM.
• Evaluar casos de uso reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a equipos de alta gerencia que desean comprender el valor estratégico de los LLMs y las herramientas de IA empresariales. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores instrucciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de la IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender el funcionamiento de los LLMs y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Utilizar interacciones basadas en instrucciones para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA en escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, la síntesis de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLMs.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor en Barranquilla, está dirigida a investigadores en inteligencia artificial, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar y aplicar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI en diversas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimientos.
• Optimizar y desplegar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que deseen comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLMs en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar finamente los LLMs para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer las consideraciones éticas y gestionar los riesgos en la implementación de LLMs.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de la inteligencia artificial y especialistas en ética de nivel intermedio, científicos de datos e ingenieros, así como a responsables de políticas y partes interesadas que deseen comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLM.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de los LLM.
• Evaluar el impacto social de los LLM y mitigar riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la inteligencia artificial.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en <es-co> (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de PNL de nivel intermedio y científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que deseen utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con LLMs.
• Implementar LLMs para traducir contenido entre diversos idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en la traducción.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de inversión de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para el análisis y la predicción de mercados financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar los LLM para procesar noticias, informes y datos financieros y obtener insights de mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias de mercado e indicadores económicos.
• Integrar los insights de los LLM en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos, responsables de políticas y defensores del medio ambiente que deseen utilizar LLM para el modelado y análisis ambiental.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLM en la ciencia ambiental.
• Utilizar LLM para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar los resultados de los LLM para evaluaciones de impacto ambiental.
• Comunicar los hallazgos de manera efectiva para informar políticas y esfuerzos de conservación.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de RV y RA de nivel intermedio, diseñadores de videojuegos e ingenieros de inteligencia artificial que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de RV y RA para crear entornos más atractivos y receptivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de RV y RA.
• Desarrollar aplicaciones de RV y RA que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de RV y RA para mejorar la participación del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las fortalezas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas de LLM multimodales.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Barranquilla (en línea o in situ), está dirigido a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para mejorar las medidas de ciberseguridad y la inteligencia de amenazas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender el papel de los LLMs en el ámbito de la ciberseguridad.
• Implementar LLMs para la detección y análisis de amenazas.
• Aprovechar los LLMs en la automatización y respuesta ante incidentes de seguridad.
• Integrar LLMs con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que deseen utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLM para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de modelos predictivos utilizando LLM.
• Integrar LLM con tuberías de procesamiento de datos existentes.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades de los LLMs y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLMs para generar diversos tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas para la redacción de instrucciones (prompting) y el ajuste fino de los LLMs con el fin de obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por inteligencia artificial y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación de contenido creativo y multimodal con LLMs.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diversos niveles de experiencia y expertise que desean aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo mediante el uso de LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLM para mejorar la participación estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para realizar mejoras.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio y desarrolladores de IA que deseen ajustar y desplegar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales específicas o de uso interno.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLM de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías de voz.
• Implementar LLM para lograr un reconocimiento preciso de la voz y una síntesis de voz con sonido natural.
• Integrar LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Mantenerse informados sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de atención al cliente y TI de nivel principiante a intermedio que desean implementar LLMs para crear chatbots de atención al cliente responsivos e inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
• Diseñar e integrar LLMs en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia de usuario de los chatbots.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de los estándares de la industria.
• Implementar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen ajustar fino modelos de lenguaje de gran escala de forma más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, ajuste de adaptadores (Adapter Tuning) y ajuste de prefijos (Prefix Tuning).

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, ajuste de adaptadores y ajuste de prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones de rendimiento y costo entre los métodos PEFT y el ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados fino con menores requisitos de cómputo y almacenamiento.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos que desean aprender a utilizar QLoRA para afinar de manera eficiente modelos grandes para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantización.
• Implementar y evaluar de manera eficiente modelos ajustados en aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o in situ), está dirigida a profesionales intermedios de datos y marketing que deseen aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento público a partir de diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrenar y ajustar finamente LLMs para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real desde redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimientos en estrategias de negocio y procesos de toma de decisiones.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar los LLM para crear fragmentos de código y documentación precisos y eficientes.
• Integrar los LLM en su ciclo de vida de desarrollo de software para aumentar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad mediante el uso de herramientas automatizadas.
• Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de negocios y analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para extraer información valiosa para sus empresas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia de negocios.
• Aplicar los LLM para analizar grandes conjuntos de datos y extraer insights significativos.
• Integrar analíticas impulsadas por LLM en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLM en el entorno empresarial.
• Anticipar las tendencias futuras en inteligencia artificial y prepararse para el panorama en evolución de la inteligencia de negocios.

Este entrenamiento impartido por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigido a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras impulsadas por LLM.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y establecer LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados usando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas involucradas en el despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales de aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para potenciar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLMs.
• Implementar la augmentation de contexto para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Aprovechar las técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos para adaptar los LLM con datos mínimos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

LangGraph es un framework diseñado para construir aplicaciones de modelos de lenguaje (LLM) con estado y múltiples actores, estructuradas como gráficos compositivos que mantienen estado persistente y ofrecen control preciso sobre la ejecución.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, garantizando los controles necesarios en materia de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

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.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y responsables de localización que desean implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir pipelines de localización con LLM de nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de QA y métricas de calidad para garantizar la coherencia en la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLM, escalables y auditables, en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL en entornos de datos empresariales.

Esta capacitación presencial con instructor (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio y líderes técnicos que deseen integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo de SQL para habilitar consultas en lenguaje natural, optimización inteligente y análisis de datos automatizado.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Integrar LLM como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos de SQL.
• Construir pipelines de lenguaje natural a SQL para acceso conversacional a los datos.
• Implementar optimización de consultas impulsada por IA y detección de errores.
• Diseñar flujos de trabajo seguros y auditables de IA-SQL para uso empresarial.

Formato del curso

• Charla interactiva 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 coordinarlo.

LangGraph es un marco de trabajo para desarrollar aplicaciones LLM con estado y múltiples actores, estructuradas como grafos composables que mantienen estado persistente y ofrecen control sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector financiero con LangGraph, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas asociadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad y supervisión humana (human-in-the-loop) para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas basados en LangGraph para maximizar el rendimiento, reducir costos y cumplir con los niveles de servicio acordados (SLA).

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en un solo pipeline. Con soporte para ventanas de contexto extendidas y parámetros de la API de Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia cruzada entre modalidades.

Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos de Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto extendido para razonamiento complejo.
• Diseñar pipelines que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodales aplicados.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph habilita flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), ofreciendo control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos clínicos.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph en el sector salud, abordando simultáneamente desafíos regulatorios, éticos y operativos.

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.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de localización de nivel intermedio que deseen diseñar canales de traducción automatizados y escalables, utilizando tanto LLMs propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks y APIs modernos de LLM.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino, ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructura de traducción rentable y conforme a las normativas para entornos empresariales.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con estado y múltiples actores como grafos composables, con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, profesionales de DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph listos para producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para lograr mayor velocidad, reducir costos y mejorar la escalabilidad.
• Garantizar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas ocurridos en producción.
• Instrumentar los grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y los costos.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarlo.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Barranquilla (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar la IA generativa con LLMs para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformadores que impulsa los LLMs.
• Aplicar leyes de escalado empíricas para optimizar los LLMs según diferentes tareas y restricciones.
• Utilizar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, ajustar finamente y desplegar LLMs.
• Discutir las oportunidades y riesgos que la IA generativa representa para la sociedad y los negocios.

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la manera en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando la colaboración y la toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas de múltiples agentes.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios utilizando agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la clasificación de alertas, la generación de respuestas y la provisión de recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos 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 organizarlo.

Postgres es una base de datos relacional de código abierto y avanzada que puede servir como base para sistemas impulsados por inteligencia artificial y aplicaciones de inteligencia de datos.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y establecer extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar embeddings y búsqueda por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto y propietarios con Postgres para obtener insights en tiempo real.
• Optimizar Postgres para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de inteligencia artificial, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de prompts, la filtración de datos y la generación de salidas sin filtrar, al mismo tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, la supervisión con intervención humana y las barreras de salida.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en entornos controlados (sandboxing), pruebas de equipo rojo (red teaming) y revisiones con intervención humana en pipelines de nivel de producción.

LangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-paso con modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

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.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o in situ), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajustar finamente modelos de lenguaje grande (LLMs) para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Optimizar el rendimiento de los modelos y abordar desafíos comunes.

LangGraph 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.

LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código es un curso técnico enfocado en la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de desarrollo de software.

Esta capacitación, impartida por instructores en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar LLMs, como GPT, para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas o heredadas de manera más efectiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Utilizar LLMs para explicar código, dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar antipatrones, mejorando la legibilidad del código.
• Generar y mantener automáticamente comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar insights impulsados por LLMs en los flujos de trabajo existentes de CI/CD y revisión de código.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Barranquilla (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.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafos que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables con múltiples pasos para LLM utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan memoria.
• Integrar recuperación y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph en cuanto a confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones moderadas.
• Laboratorios guiados y recorrido por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios de diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación, impartida por un instructor y realizada en vivo en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente con un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLMs para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la resumición de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto, entre otras.
• Depurar y evaluar LLMs utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en el sitio), está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor rendimiento y mejor control de costos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de: explicar patrones de despliegue de Hunyuan en producción, optimizar el rendimiento de inferencia, implementar estrategias de agrupamiento y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de productos y profesionales de IA que deseen utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, modelos 3D y videos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: crear flujos de trabajo basados en instrucciones, generar y revisar activos multimodales, entregar resultados mediante aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan a pilas de productos empresariales.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que deseen utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación impartida por instructores, en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de MCP y los patrones empresariales, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar principios de gobierno y control de acceso, y evaluar opciones de despliegue y escalabilidad.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Barranquilla (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios de MCP, y aplicar patrones de control de versiones, resiliencia y soporte.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Barranquilla (en línea o in situ), está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales de cumplimiento, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que deseen utilizar los principios de la IA soberana y las prácticas de gobernanza para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, cumplan con los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de hospedación y gobernanza, definir controles para prompts y registros, y elaborar una hoja de ruta práctica para la adopción.