IA en Amazon Web Services (AWS)

LangGraph es un framework para construir aplicaciones LLM con estado y múltiples actores como grafos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que deseen desplegar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de construir una plataforma IoT que incluya el despliegue y la gestión de un backend, un gateway y dispositivos sobre la infraestructura de AWS.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para crear e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin tener que preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Crear, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Devstral es un marco de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad de ingeniería.

Esta formación en vivo, guiada por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SREs que desean diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo agentic para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrollo y APIs.
• Implementar mejores prácticas para un despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusiones.
• 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 coordinar.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio-avanzado, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar finamente y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para lograr un rendimiento específico del dominio.
• Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Ponencias interactivas y discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de flujos de trabajo de gobernanza y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo mediante AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración y entrega continuas (CI/CD).
• Automatizar procesos de prueba, monitoreo y despliegue utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en los flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a construir, desplegar y mantener eficazmente aplicaciones serverless en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura serverless.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones serverless.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones serverless usando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones serverless para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluido el recuento de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura de IoT y sus funciones principales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas (IoT), y la asignación de funciones empresariales a soluciones IoT.
• Visión general integral de los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, FM (Gestión de Mantenimiento) basada en SaaS y DV (Visualización de Datos), sistemas de alertas/alarmas, registro de sensores y "cosas", y geovallado.
• Fundamentos de la comunicación entre dispositivos IoT y la nube mediante MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS a través de MQTT utilizando AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para procesamiento de datos y Amazon DynamoDB para almacenamiento de datos.
• Conexión de una Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación de datos fluida.
• Laboratorio práctico: Construcción de un dispositivo inteligente utilizando una Raspberry Pi y AWS IoT Core.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con la interfaz web.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado, mediante gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas, alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del gráfico y las herramientas correspondientes.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para garantizar rendimiento, costos y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Muchas prácticas de ejercicios.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

LangGraph es un marco de trabajo diseñado para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafo que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo con instructores (online o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de instrucciones y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables de múltiples etapas para LLMs utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de instrucciones que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan 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 fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas (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 coordinar los detalles.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo stateful (con estado) y multi-actor impulsados por LLMs, ofreciendo 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 la construcción de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea 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 específicos de salud con LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multi-actor con estado, estructuradas como grafos compuestos que mantienen un estado persistente y permiten un 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 serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal mediante LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos 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 de LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y práctica constante.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

LangGraph es un framework para componer flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que desean combinar la lógica de gráficos 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 esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar encaminamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de prueba (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo con LLM y herramientas condicionales y multi-etapa, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafos con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
• Evaluar, monitorizar y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates grupales.
• Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de email y canales de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.

Opciones de personalización del curso

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