LLMs para el reconocimiento y síntesis de voz
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se utilizan en diversas aplicaciones de IA, incluido el reconocimiento y la síntesis de voz, para procesar y generar texto y habla similar al humano.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLMs en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de los LLMs en las tecnologías de voz.
- Implementar LLMs para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz natural.
- Integrar LLMs con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLMs.
- Mantenerse informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas 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, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción al reconocimiento y síntesis de voz
- Fundamentos de las tecnologías de voz
- Bases de los sistemas de reconocimiento de voz
- Visión general de la síntesis de voz
Papel de los LLMs en las tecnologías de voz
- Comprensión de los LLMs en el reconocimiento de voz
- LLMs en la síntesis de voz
- Ventajas de los LLMs sobre modelos tradicionales
Datos para el reconocimiento y síntesis de voz
- Recopilación y procesamiento de datos para tecnologías de voz
- Conjuntos de datos de entrenamiento para LLMs
- Consideraciones éticas en el manejo de datos
Entrenamiento de LLMs para aplicaciones de voz
- Técnicas de aprendizaje profundo en reconocimiento de voz
- Arquitecturas de redes neuronales para síntesis de voz
- Ajuste fino de LLMs para tareas específicas de voz
Implementación de LLMs en sistemas de voz
- Integración de LLMs con motores de reconocimiento de voz
- Desarrollo de sintetizadores de voz naturales
- Diseño de interfaz de usuario para aplicaciones de voz
Pruebas y evaluación de sistemas de voz
- Métodos para probar la precisión del reconocimiento de voz
- Evaluación de la naturalidad del habla sintetizada
- Estudios de usuarios y recopilación de comentarios
Desafíos y soluciones en las tecnologías de voz
- Abordaje de problemas comunes en el reconocimiento de voz
- Superación de obstáculos en la síntesis de voz
- Casos de estudio: implementaciones exitosas de LLMs
Futuras direcciones en las tecnologías de voz
- Tendencias emergentes en el reconocimiento y síntesis de voz
- El papel de los LLMs en sistemas de voz multilingües
- Innovaciones y oportunidades de investigación
Proyecto y evaluación
- Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz utilizando LLMs
- Evaluaciones entre pares y discusiones grupales
- Evaluación final y comentarios
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de programación
- Se recomienda experiencia con la programación en Python, pero no es obligatoria
- Es beneficioso tener familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Científicos de datos
- Gerentes de productos
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Formato del Curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, priorizando el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- 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
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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- 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
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Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
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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
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para coordinar.
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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.
- 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.
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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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Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ), impartida por instructores, está dirigida a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
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
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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.
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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.
