Capacitación en línea de Large Language Models (LLMs) en Argentina

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinado a profesionales de la dirección senior que deseen entender qué son los LLMs, explorar su posible impacto en las operaciones empresariales 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 soporte a decisiones.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender qué son los LLMs y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de prompting para obtener resultados prácticos y confiables de los LLMs.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a equipos de gestión senior que deseen comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresariales. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores solicitudes y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el ROI a través de la adopción de IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender cómo funcionan los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Usar interacciones basadas en solicitudes para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales como la redacción de correos electrónicos, la resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, limitaciones y consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLM.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar y implementar los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) de Meta AI para diversas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar los LLMs de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de texto, chatbots y análisis de sentimientos.
• Optimizar e implementar eficientemente modelos de lenguaje grande.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a profesionales de AI intermedios, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios subyacentes de la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes.
• Implementar y ajustar LLM para aplicaciones específicas del negocio.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener salidas óptimas del modelo.
• Reconocer consideraciones éticas y gestionar riesgos en la implementación de LLM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y especialistas en ética de IA de nivel intermedio, científicos e ingenieros de datos, y responsables políticos y partes interesadas que deseen comprender y navegar por el panorama ético de los LLM.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los problemas éticos y los desafíos asociados con los LLM.
• Aplicar marcos y principios éticos a la implementación de LLM.
• Evalúe el impacto social de los LLM y mitigue los riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y el uso responsable de la IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de PNL de nivel intermedio y científicos de datos, creadores de contenido y traductores, y empresas globales que deseen utilizar LLM para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con los LLM.
• Implemente LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
• Cree y administre conjuntos de datos multilingües para capacitar a los LLM.
• Desarrollar estrategias para mantener la coherencia y la calidad de la traducción.

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

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis de mercados financieros.
• Utilice los LLM para procesar noticias, informes y datos financieros para obtener información sobre el mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para los precios de las acciones, las tendencias del mercado y los indicadores económicos.
• Integre los conocimientos de LLM en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos y responsables de políticas y defensores del medio ambiente que deseen utilizar los LLM para el modelado y análisis ambiental.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Argentina (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean incorporar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y receptivos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel 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 mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software que deseen aplicar Large Language Models (LLMs) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implemente LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrolle aplicaciones que aprovechen las fortalezas de la integración de datos multimodal.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas LLM multimodales.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implemente LLM para la detección y el análisis de amenazas.
• Utilice los LLM para la automatización y la respuesta a la seguridad.
• Integre los LLM con la infraestructura de seguridad existente.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que deseen utilizar grandes modelos de lenguaje (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implemente LLM para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la eficacia de los modelos predictivos mediante LLM.
• Integre los LLM con las canalizaciones de procesamiento de datos existentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL).

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
• Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLM para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en varios dominios.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenidos.
• Configure y use LLM para generar varios tipos de contenido.
• Aplique las prácticas recomendadas para solicitar y ajustar los LLM para producir los resultados deseados.
• Evalúe la calidad del contenido generado por IA y refínelo para audiencias específicas.
• Explora técnicas avanzadas para la generación de contenido creativo y multimodal con LLM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diferentes niveles de experiencia y conocimientos que deseen aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñe plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLM para mejorar la participación de los estudiantes y los resultados del aprendizaje.
• Evalúe la efectividad de los LLM en entornos educativos y tome decisiones basadas en datos para

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Argentina (en línea o presencial) está orientado a practicantes de ML intermedios y desarrolladores de IA que deseen ajustar y desplegar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones específicas de negocio o internas.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el ecosistema y las diferencias entre los modelos de lenguaje de gran escala (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 y desplegar modelos ajustados finamente en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías del habla.
• Implemente LLM para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz con sonido natural.
• Integre los LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Manténgase informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías del habla.

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

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de Large Language Models (LLMs).
• Diseñe e integre LLM en los sistemas de atención al cliente.
• Mejore la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Aborde las consideraciones éticas y garantice el cumplimiento de los estándares de la industria.
• Implemente y mantenga un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y ingenieros de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de afinado con parámetros eficientes.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar el rendimiento y las compensaciones de costos de los métodos PEFT frente al afinado completo.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización para modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados utilizando cuantización.
• Deploy and evaluate fine-tuned models in real-world applications efficiently.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLM para analizar e interpretar el sentimiento público de varias fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
• Preprocese y prepare conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrene y ajuste los LLM para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analice el sentimiento en tiempo real de las redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integre los resultados del análisis de sentimientos en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software y escritores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y completa.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilice los LLM para crear fragmentos de código y documentación precisos y eficientes.
• Integre los LLM en su ciclo de vida de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantenga estándares de documentación de alta calidad utilizando herramientas automatizadas.
• Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de la IA en el desarrollo de software.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de negocios de nivel intermedio y analistas de datos que desean aprovechar el poder de los LLM para extraer información comercial.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplique LLM para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa.
• Integre la analítica impulsada por LLM en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evalúe las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLM en los negocios.
• Anticipe las tendencias futuras en IA y prepárese para el panorama cambiante de la inteligencia empresarial.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) 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 final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexe y consulte conjuntos de datos personalizados utilizando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de LLM.
• Diseñe y desarrolle aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegue por las consideraciones éticas implicadas en la implementación de aplicaciones con tecnología LLM.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a investigadores de IA intermedios, profesionales de 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 este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingestar y estructurar datos para su uso con modelos de lenguaje grandes (LLMs).
• Implementar la augmentación del contexto para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompt y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLMs en aplicaciones del mundo real.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompt y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de NLP.
• Aprovechar técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos para adaptar LLMs con datos mínimos.
• Optimizar el rendimiento de los LLMs para aplicaciones prácticas.

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

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, rastreabilidad y gobernanza.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo legales específicos en LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento.
• Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado del grafo y su procesamiento.
• Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con observabilidad y controles de costo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grande (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Construir pipelines de localización LLM de nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados y métricas de calidad para la consistencia en las traducciones.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLM escalables y audibles en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial y modelos de lenguaje grandes (LLMs) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL dentro de los entornos de datos empresariales.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que deseen integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo de SQL para permitir consultas de lenguaje natural, optimización inteligente y análisis de datos automatizado.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Construir pipelines de lenguaje natural a SQL para acceso de datos conversacional.
• Implementar la optimización y detección de errores de consultas basadas en IA.
• Diseñar flujos de trabajo de IA-SQL seguros, auditable para uso empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 hacer los arreglos.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estatales y multiactor como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Este entrenamiento dirigido por el instructor (en línea o en sitio) está destinado 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 final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad y human-in-the-loop para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas de LangGraph para rendimiento, costos y SLAs.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a prácticos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodales en Vertex AI.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados multimodales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

LangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
• Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.

Este curso dirigido por instructores y en vivo (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA intermedios e ingenieros de localización que deseen diseñar canales de traducción automatizados escalables utilizando tanto modelos propietarios como de código abierto.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y desplegar flujos de trabajo de traducción utilizando marcos modernos de LLMs y APIs.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante el ajuste fino, la ingeniería de prompts y la automatización.
• Implementar una infraestructura de traducción eficiente y conforme a normas para entornos empresariales.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
• Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Sesión interactiva de lectura y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para concertar la fecha.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de nivel intermedio que deseen aprender cómo usar la IA generativa con LLMs para diversas tareas y dominios.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformadores que potencia a los LLMs.
• Utilizar leyes empíricas de escalamiento para optimizar los LLMs en diferentes tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, ajustar finamente y desplegar LLMs.
• Discutir las oportunidades y riesgos de la IA generativa para la sociedad y el negocio.

Los LLMs y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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.

Postgres es un avanzado sistema de base de datos relacional de código abierto que puede servir como fundamento para sistemas impulsados por IA y aplicaciones de inteligencia de datos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a profesionales intermedios de bases de datos y desarrolladores que deseen integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar las extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar incrustaciones y búsquedas por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto y propietarios con Postgres para obtener insights en tiempo real.
• Optimizar Postgres para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores, arquitectos y gerentes de productos de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar riesgos asociados con aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM), incluyendo inyección de prompts, fuga de datos y salida sin filtrar, mientras incorporan controles de seguridad como la validación de entrada, supervisión humana en el bucle y barreras de protección de la salida.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades principales 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 uso de entornos aislados (sandboxing), equipos rojos (red teaming) y revisiones humanas en el bucle en pipelines de producción de grado empresarial.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a marketeros, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización de nivel intermedio que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de correo electrónico y contenido estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
• Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
• Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
• Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.

LangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
• Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

LLMs para la Comprensión, Refactorización y Documentation es un curso técnico enfocado en aplicar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación entre equipos de software.

Esta formación en vivo (en línea o presencial) dirigida por instructores está destinada a profesionales intermedios y avanzados en software que desean usar LLMs como GPT para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas u obsoletas de manera más efectiva.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Usar LLMs para explicar el código, dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar anti-patrónes e mejorar la legibilidad del código.
• Generar automáticamente y mantener comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar las perspectivas impulsadas por LLMs en los flujos de trabajo existentes CI/CD y de revisión.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de NLP y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
• Realice de manera experta tareas de NLU y NLI con LLM.
• Extraiga, infiera y utilice gráficos de conocimiento de manera efectiva.
• Genere y gestione diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
• Evalúe la calidad y la diversidad del contenido generado por los LLM y la IA generativa.
• Aplicar principios éticos, garantizando la equidad y el uso responsable de los LLM.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo gráficos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para diversas tareas de lenguaje natural.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de desarrollo que incluya una LLM popular.
• Cree un LLM básico y ajústelo en un conjunto de datos personalizado.
• Utilice los LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de textos, etc.
• Depura y evalúa LLM con herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación presencial o en línea, impartida por instructores en Argentina, está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y de tipo MoE con menor latencia, mayor capacidad de procesamiento (throughput) y mejor control de costos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar los patrones de despliegue en producción de Hunyuan, optimizar el rendimiento de inferencia, implementar estrategias de agrupamiento por lotes y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

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

Al finalizar este curso, los participantes podrán: diseñar flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, servir salidas mediante aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con las pilas de productos empresariales.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de 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 serán capaces de: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Argentina (en línea o en el lugar), está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que deseen utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

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 formación impartida por un instructor en tiempo real 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 formación, 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 gestión de versiones, resiliencia y soporte.

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