LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados

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.

La IA agente es un enfoque en el que los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos de salud y datos de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agente para casos de uso clínicos y operativos.

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

• Explicar los conceptos y las restricciones de la IA agente en el contexto sanitario.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada (RAG) sobre documentos clínicos y bases de conocimientos.
• Evaluar, monitorizar y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad (guardrails) y controles de intervención humana.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorrido por el código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para concertar los detalles.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la salud y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con historiales médicos electrónicos (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención sanitaria de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

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

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el ámbito sanitario.
• Utilizar la RA/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en la atención sanitaria utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar la IA para el modelado predictivo en datos de atención sanitaria.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en las soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Bolivia (modalidad online o in situ) está dirigida a profesionales sanitarios y científicos de datos con un nivel intermedio que deseen comprender y aplicar las tecnologías de IA en entornos de atención sanitaria.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Identificar los principales desafíos sanitarios que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector sanitario.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios propios de la salud.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Bolivia (presencial u online) está dirigida a profesionales e investigadores del sector salud que deseen aprovechar el potencial de ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y elevar los resultados en materia de salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito de la salud.
• Facilitar información médica precisa y brindar apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en investigación y análisis médico.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA con nivel intermedio, quienes desean aprovechar Edge AI para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector salud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen afinar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Afianar modelos de IA en conjuntos de datos sanitarios, incluidos historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos afinados en entornos sanitarios reales.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido, como texto, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para agilizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones (prompts) para obtener resultados constantes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debates.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

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

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 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.