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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción al ecosistema de Mistral AI
- Resumen de los modelos de Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Posicionamiento en el ecosistema de IA de agentes
- Características clave y diferenciadores
Principios de diseño de agentes
- ¿Qué define a un agente de IA?
- Definición de roles de agentes, memoria y herramientas
- Agentes centrados en la empresa vs. centrados en el desarrollador
Práctica con Mistral Medium 3
- Configuración del modelo
- Ajuste y optimización de la inferencia
- Flujos de trabajo multimodales y de codificación
Construcción con Devstral
- Diseño de agentes con enfoque en código
- Integración de Devstral para la comprensión del código
- Buenas prácticas para asistentes de ingeniería
Integración de Le Chat Enterprise
- Despliegue de Le Chat para agentes empresariales
- Integración de RBAC, SSO y cumplimiento normativo
- Conexión de aplicaciones empresariales y almacenes de datos
Flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo
- Combinación de Mistral Medium 3, Devstral y Le Chat
- Creación de flujos de trabajo con múltiples herramientas (conectores, API, fuentes de datos)
- Patrones de fundamentación (grounding) y RAG
Despliegue y gobernanza
- Autoalojamiento vs. despliegue por API
- Monitoreo, registro de eventos (logging) y observabilidad
- Consideraciones sobre costos, rendimiento y cumplimiento normativo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de programación en Python
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
- Familiaridad con API e integración de modelos
Público objetivo
- Ingieros de IA
- Arquitectos de soluciones
- Equipos de ML aplicada
- Desarrolladores de productos
