LLMs Avanzados para Tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLMs pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento y luego generar nuevos datos con características similares. Además, los LLMs pueden realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como comprensión del lenguaje natural (CLN), inferencia del lenguaje natural (ILN), construcción y completado de grafos de conocimiento, razonamiento del sentido común, generación y gestión de diálogos, y generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos con nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que desean utilizar LLMs para realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso con diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Establecer un entorno de desarrollo con LLMs y herramientas esenciales.
- Ejecutar tareas de CLN e ILN con pericia utilizando LLMs.
- Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera efectiva.
- Generar y gestionar diálogos mediante LLMs para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLMs e inteligencia artificial generativa.
- Aplicar principios éticos, garantizando equidad y el uso responsable de los LLMs.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLMs y la IA Generativa
- Exploración de técnicas y modelos.
- Discusión sobre aplicaciones y casos de uso.
- Identificación de desafíos y limitaciones.
Uso de LLMs para tareas de CLN
- Análisis de sentimiento.
- Reconocimiento de entidades nombradas.
- Extracción de relaciones.
- Análisis semántico.
Uso de LLMs para tareas de ILN
- Detección de entrelazamiento (entailment).
- Detección de contradicciones.
- Detección de paráfrasis.
Uso de LLMs para grafos de conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones a partir de texto.
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos.
- Utilización de grafos de conocimiento para tareas posteriores.
Uso de LLMs para razonamiento del sentido común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles.
- Uso de bases de conocimientos y conjuntos de datos de sentido común.
- Evaluación del razonamiento del sentido común.
Uso de LLMs para generación de diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales.
- Gestión de diálogos.
- Utilización de conjuntos de datos y métricas de diálogo.
Uso de LLMs para generación multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto.
- Generación de texto a partir de imágenes.
- Generación de videos a partir de texto o imágenes.
- Generación de audio a partir de texto.
- Generación de texto a partir de audio.
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes.
Uso de LLMs para meta-aprendizaje
- Adaptación de LLMs a nuevos dominios, tareas o idiomas.
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocos casos (few-shot) o sin casos (zero-shot).
- Utilización de conjuntos de datos y frameworks de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia.
Uso de LLMs para aprendizaje adversarial
- Defensa de los LLMs contra ataques maliciosos.
- Detección y mitigación de sesgos y errores en los LLMs.
- Utilización de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez.
Evaluación de LLMs e IA Generativa
- Valoración de la calidad y diversidad del contenido.
- Uso de métricas como la puntuación de inicio (inception score), la distancia de Frechet inception (FID) y la puntuación BLEU.
- Utilización de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas.
- Utilización de métodos de evaluación adversarial como las pruebas de Turing y discriminadores.
Aplicación de principios éticos para LLMs e IA Generativa
- Garantía de equidad y responsabilidad.
- Evitar el uso indebido y abuso.
- Respetar los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido.
- Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos e IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos y la terminología básicos de IA.
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos.
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
- Comprensión de los fundamentos de los LLMs y sus aplicaciones.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de IA.
- Entusiastas de la IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Desplegar, monitorear y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- 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.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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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
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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.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de operación y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupación (batching), cuantización y estrategias de servicio eficientes.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Muchas ejercicios prácticos.
- Implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Comercialización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando los conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Despliegues empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para despliegues en producción dentro de entornos corporativos.
Esta capacitación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones a través de API o mediante autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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 contáctanos para coordinar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta y apta para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme a normativas y responsable de la IA.
Esta capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y responsables legales y operativos que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos reglamentarios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinear el cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales para IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
Aplicaciones multimodales con modelos Mistral (Visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, apoyando tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto-imagen e interfaces de usuario asistenciales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios de programación prácticos.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
