LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado, como grafos compuestos con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados de plataformas de IA, DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de nivel de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Asegurar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones del grafo, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar los grafos con registros (logs), métricas y trazas, desplegar en producción y monitorear SLA y costos.

Formato del Curso

• Clases magistrales interactivas y discusión.
• Bastantes 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 organizarla.

La IA agéntica es un enfoque en el cual los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos y limitaciones de la IA agéntica en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Crear agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, supervisar y gobernar el comportamiento del agente mediante barreras de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales sanitarios y desarrolladores de IA con niveles intermedios a avanzados que deseen implementar soluciones de atención sanitaria impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención sanitaria y los diagnósticos.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de la normativa sanitaria y las prácticas de IA éticas.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y RA/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el rol de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el sector salud.
• Utilizar RA/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar los aspectos éticos y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación presencial impartida por instructores en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector sanitario mediante Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en soluciones de IA basadas en el sector salud.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos con nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos del sector salud que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la asistencia a los pacientes, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios del ámbito sanitario.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático (machine learning) para el análisis de datos médicos.

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a profesionales e investigadores del sector sanitario que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y mejorar los resultados sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el ámbito sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el sector salud.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el rol y los beneficios de la IA en el borde en el sector salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en el sector salud.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado en IA médica que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la anticipación de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajuste fino de modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluidos historiales médicos electrónicos (HME), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo durante el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevos contenidos, como texto, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para optimizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones (prompts) para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinar.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM multiparte y con estado, utilizando grafos composables con persistencia de estado y control sobre la ejecución.

Esta formación presencial guiada por un instructor (online o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana (human-in-the-loop) para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costos y SLAs.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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, contáctenos para coordinar.

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

Esta formación impartida por instructores (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 LLM confiables de múltiples pasos utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos clave de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Ponencia interactiva y discusión guiada por el instructor.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios de diseño, prueba y evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y en el procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

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 coordinar.

LangGraph es un framework para compilar flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafo de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces 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 (retrieval), APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y asegurar la fiabilidad y seguridad del comportamiento de los agentes.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para coordinar.

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con LLM y herramientas, ideales para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos con estructura de grafo y lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multifase.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.

Opciones de personalización del curso

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