Cursos de Large Language Models (LLMs) en Bogotá

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá, 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 formación en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocio y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y las aplicaciones de los LLM 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 formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar finamente (fine-tuning) LLM para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer las consideraciones éticas y gestionar los riesgos asociados al despliegue de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio y eticistas, científicos de datos e ingenieros, así como a tomadores de decisiones y partes interesadas que desean comprender y navegar por el panorama ético de los LLMs.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLMs.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLMs.
• Evaluar el impacto societal de los LLMs y mitigar riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para un desarrollo y uso responsable de la IA.

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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 formación en vivo y dirigida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está orientada a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA con conocimientos intermedios que desean realizar el ajuste fino y despliegue de modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el ecosistema de los LLMs de código abierto y las diferencias entre ellos.
• 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 Bogotá (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 Bogotá (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 formación en vivo con instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial de nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grande de forma más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar modelos LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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 Bogotá (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.

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 una única tubería. Con el soporte de ventanas de contexto largas y los parámetros de la API de Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia multimodal.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodal en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo con contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar tuberías que integren el 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Talleres prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados de multimodalidad.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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 Bogotá (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 LLM y las estructuras de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo cómo los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Este taller en vivo impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar y desarrollar flujos de trabajo de automatización DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas multiagente.

Al finalizar este taller, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• 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, contáctanos para coordinarla.

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 formación en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de indicaciones, la filtración de datos y las respuestas no filtradas, al tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, la supervisión con intervención humana y las barreras de salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades fundamentales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones con LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en sandbox, pruebas de penetración (red teaming) y revisión con intervención humana en canales de producción robustos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces 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 grandes (LLM) para tareas de PLN.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

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

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar LLMs como GPT para analizar, refactorizar y documentar de manera más efectiva bases de código complejas o heredadas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar LLMs para explicar el código, las dependencias y la 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 la API.
• Integrar información impulsada por LLM en los flujos de trabajo de CI/CD y revisión existentes.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Muchas 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, contáctenos para organizarla.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Bogotá (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 marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM de múltiples pasos fiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan memoria.
• Integrar recuperación e integración con APIs externas en flujos de trabajo de grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación, impartida por un instructor y realizada en vivo en Bogotá (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 formación en vivo y dirigida por instructores en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alerta y análisis de incidentes.

Esta formación en vivo con instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del soporte TI que deseen utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo manual en la documentación.

Esta capacitación presencial (en línea o in-situ), con guía de un instructor, en Bogotá está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor throughput y mejor control de costos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar patrones de despliegue productivo de Hunyuan, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupación (batching) y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo, dirigida por instructores en Bogotá (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos de productos técnicos y profesionales de IA que desean utilizar los modelos de Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, contenido 3D y vídeo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en "prompts", generar y revisar activos multimodales, distribuir resultados a través de aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con stacks de productos empresariales.

Los objetivos del curso transforman a ingenieros de software / IA en ingenieros legales, es decir, en las personas que pueden construir realmente herramientas de IA para tareas legales (eDiscovery, revisión e investigaciones).

En dos días, los participantes construyen la pila principal completa: ingestión y extracción de datos legales desordenados del mundo real, búsqueda y recuperación, incorporación de generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantenimiento de la privacidad mediante modelos locales y demostración de ello, ejecución de una revisión de IA defendible con métricas listas para presentar ante un tribunal, y empaquetado del resultado para su despliegue.

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

Al finalizar esta formación, 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 en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto del 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 y los patrones empresariales de MCP, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de despliegue y escalado.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Bogotá (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 en vivo impartida por un instructor en Bogotá (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar principios y prácticas de gobernanza de IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, apoyen los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para indicaciones y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.