Cursos de Large Language Models (LLMs) en Argentina

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su posible impacto en las operaciones comerciales 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 formulación de consultas (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 Argentina (en línea o presencial) está dirigida a equipos de alta dirección que desean comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresariales. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo estratégicos, redactar mejores *prompts* (indicaciones) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot las aplican.
• Utilizar interacciones basadas en *prompts* para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a 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 sobre licencias para la adopción de LLM.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar finamente e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar finamente 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 e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que deseen comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLMs en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformers, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes.
• Implementar y ajustar LLMs para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener salidas óptimas del modelo.
• Reconocer las consideraciones éticas y gestionar los riesgos en el despliegue de LLMs.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, especialistas en ética, científicos de datos e ingenieros, así como a creadores de políticas y partes interesadas que desean comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de NLP y científicos de datos de nivel intermedio, 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 varios idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en las traducciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de la inversión de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para el análisis y la predicción de mercados financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLMs en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLMs para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener información sobre el mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar la información generada por los LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores de nivel intermedio en ciencias ambientales, analistas de datos y tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente que deseen utilizar LLMs para el modelado y análisis ambiental.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLMs en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLMs para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar los resultados de los LLMs para evaluaciones de impacto ambiental.
• Comunicar los hallazgos de manera efectiva para informar las políticas y esfuerzos de conservación.

Esta capacitación en vivo, con instrucción presencial Argentina (en línea o a domicilio), está dirigida a desarrolladores intermedios de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y responsivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el rol de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar la participación del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático con conocimientos intermedios, así como a desarrolladores de software que desean aplicar modelos de lenguaje grande (LLMs) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLMs.
• Implementar LLMs para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas multimodales basados en LLMs.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos con nivel intermedio que deseen utilizar LLMs para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la ciberseguridad.
• Implementar LLMs para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLMs para la automatización y respuesta ante incidentes de seguridad.
• Integrar LLMs con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas empresariales de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 eficacia de los modelos predictivos utilizando LLM.
• Integrar LLM con las tuberías de procesamiento de datos existentes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (presencial o en línea) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformer.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios fundamentales y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, profesionales del marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 mejores prácticas para el diseño de prompts (instrucciones) y el ajuste fino (fine-tuning) de LLMs con el fin de obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLMs.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de la EdTech e investigadores con diversos niveles de experiencia y expertise que deseen aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 el compromiso estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la eficacia de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para realizar mejoras.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos con pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• 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 e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de atención al cliente y TI de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM para crear chatbots inteligentes y responsivos de atención al cliente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
• Diseñar e integrar LLM en sistemas de atención al cliente.
• Potenciar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Abordar consideraciones éticas y asegurar el cumplimiento con las normas de la industria.
• Implementar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación práctica y dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos e ingenieros de IA con nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste Fino mediante Prefijos (Prefix Tuning).

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 mediante Adaptadores y Ajuste Fino mediante Prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con menores requerimientos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente modelos grandes con tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el afinado de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del afinamiento con recursos computacionales limitados utilizando cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos afinados en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de datos y marketing que desean 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 sentimiento y su aplicación utilizando LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y ajustar finamente (fine-tuning) LLMs para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real procedente de redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimiento en las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y escritores técnicos de nivel intermedio que desean aprovechar los LLMs para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLMs para crear fragmentos de código precisos y eficientes, así como documentación.
• Integrar LLMs en su ciclo de vida de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad utilizando herramientas automatizadas.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas para el uso de IA en el desarrollo de software.

Esta formación impartida por un instructor en Argentina (presencial o en línea) está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos con nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para extraer ideas valiosas del negocio.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLMs en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplicar los LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa.
• Integrar analíticas impulsadas por LLMs en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLMs en el ámbito empresarial.
• Anticipar tendencias futuras en IA y prepararse para la evolución del panorama de la inteligencia empresarial.

Esta capacitación en vivo con instrucción directa en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras impulsadas por LLM.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados utilizando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad del 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 con instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar 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 el aumento de contexto para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar técnicas con pocas ejecuciones para adaptar los LLM con mínima cantidad de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

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.

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de equipos de localización que desean implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para traducción automatizada, evaluación de la calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir pipelines de localización con LLM a nivel empresarial, integrando modelos de código abierto y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de aseguramiento de calidad (QA) y métricas de calidad para garantizar la consistencia de 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.

La inteligencia artificial 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 formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que desean integrar capacidades de IA en sus flujos de trabajo SQL para habilitar consultas en lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automatizado de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar LLM como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Crear flujos de trabajo de lenguaje natural a SQL para acceso conversacional a los datos.
• Implementar optimización de consultas y detección de errores impulsadas por IA.
• Diseñar flujos de trabajo empresariales seguros, auditables e híbridos entre IA y SQL.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión grupal.
• 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

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.

Vertex AI proporciona herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una sola canalización. Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, habilita aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia cruzada entre modalidades.

Esta capacitación 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 capacitación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para rendimiento y eficiencia en costos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios 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 capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando simultáneamente los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en localización con conocimientos intermedios que deseen diseñar flujos de trabajo de traducción automatizados y escalables utilizando tanto LLM propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks modernos de LLM y APIs.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino (fine-tuning), ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructuras de traducción eficientes en costos y conformes a normativas para entornos empresariales.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o in situ) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar la IA generativa con LLMs para diversas tareas y ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura Transformer que impulsa los LLMs.
• Utilizar leyes de escala empíricas para optimizar los LLMs según distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y metodologías de vanguardia para entrenar, ajustar finamente y desplegar LLMs.
• Analizar las oportunidades y riesgos de la IA generativa para la sociedad y el ámbito empresarial.

Los LLMs y los marcos 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 triage de alertas, simulando una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo con instrucción (online o in situ) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase 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, por favor contáctenos para organizarlo.

PostgreSQL es una base de datos relacional avanzada y de código abierto que puede servir como base para sistemas impulsados por IA y aplicaciones de inteligencia de datos.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de PostgreSQL.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y personalizar extensiones de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA.
• Implementar embebimientos y búsqueda por similitud usando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto y propietarios con PostgreSQL para obtener información en tiempo real.
• Optimizar PostgreSQL para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas 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 organizarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con aplicaciones potenciadas por LLM, como la inyección de prompts, la fuga de datos y las salidas sin filtrar, mientras incorporan controles de seguridad como la validación de entrada, la supervisión humana en el ciclo del proceso (human-in-the-loop) y las barreras de protección para las salidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en entornos seguros (sandboxing), pruebas con equipo rojo (red teaming) y revisiones con supervisión humana en tuberías de producción robustas.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor, en Argentina (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar este entrenamiento, 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 grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

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.

«LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código» 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 desarrollo.

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida 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 este curso, los participantes podrán:

• Utilizar LLMs para explicar código, dependencias y 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 APIs.
• Integrar insights impulsados por LLMs en los flujos de trabajo existentes de CI/CD y revisión de código.

Formato del curso

• Clase 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (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.

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.

Esta formación práctica, impartida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores principiantes e intermedios que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diferentes tareas de procesamiento de 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 (fine-tuning) sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para distintas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como resumen de textos, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en Argentina (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, alertas y análisis de incidentes.

Esta capacitación en vivo con instructor[a] en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean 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 en producción de Hunyuan, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de batching y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de IA que deseen utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales orientadas a la generación y distribución de imágenes, contenido en 3D y video.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: diseñar flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, servir resultados a través de aplicaciones o APIs, e integrar las capacidades de Hunyuan en el stack tecnológico de productos empresariales.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas en materia de seguridad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online 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 corporativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar la arquitectura de MCP y los patrones empresariales, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataformas 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 MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales de cumplimiento, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que deseen utilizar principios e prácticas de gobernanza de IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos sensibles, cumplan con requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

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