Curso de LLM-Based AI Agents for Enterprise Automation
Con el auge de modelos de código abierto como DeepSeek, Mistral y LLaMA, las empresas están implementando agentes de IA personalizados para varios flujos de trabajo.
Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o en el sitio), está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores de software empresarial y líderes empresariales que desean personalizar y implementar agentes de IA basados en LLM para aplicaciones empresariales.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender la arquitectura y las capacidades de las LLM de código abierto.
- Personalizar y ajustar las LLM para casos de uso empresarial.
- Implementar agentes de IA utilizando LangChain y Hugging Face.
- Integrar agentes potenciados por LLM en flujos de trabajo comerciales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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, comuníquese con nosotros para organizarla.
Programa del Curso
Introducción a las LLM de código abierto
- Descripción general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
- Cómo funcionan las LLM: Transformers, autoatención y entrenamiento
- Comparación de LLM de código abierto vs. modelos propietarios
Fine-Tuning y Personalización de LLM
- Preparación de datos para afinación
- Entrenamiento y optimización de LLM utilizando Hugging Face
- Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos
Construyendo AI Agents con LLM
- Introducción a LangChain para el desarrollo de agentes de IA
- Diseño de flujos de trabajo basados en agentes con LLM
- Memoria, generación aumentada con recuperación (RAG) y ejecución de acciones
Desplegando LLM-Based AI Agents
- Containerizando agentes de IA con Docker
- Integrando LLM en aplicaciones empresariales
- Escalando agentes de IA con servicios en la nube y API
Seguridad y cumplimiento en AI empresarial
- Consideraciones éticas y cumplimiento normativo
- Mitigación de riesgos en la automatización impulsada por IA
- Monitoreo y auditoría del comportamiento de los agentes de IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Asistentes virtuales potenciados por LLM
- Automatización de documentos impulsada por IA
- Agentes de IA personalizados para análisis empresariales
Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM
- Mejora y actualización continua del modelo
- Desplegar bucles de monitoreo y retroalimentación
- Estrategias para la optimización de costos y el ajuste de rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Experiencia con programación
- Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Público
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software empresarial
- líderes
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LLM-Based AI Agents for Enterprise Automation - Consulta de consultoría
Consulta de consultoría
Testimonios (1)
Entrenador respondiendo preguntas al vuelo.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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- Entender qué es Grok AI y en qué se diferencia de otros chatbots.
- Explorar las características y funcionalidades clave de Grok AI.
- Interactuar de manera efectiva con Grok AI para uso personal y empresarial.
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Getting Started with CrewAI
7 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
- Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
- Design workflows involving multiple collaborating agents.
- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
Designing Multi-Agent Systems with CrewAI
14 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
- Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
- Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
- Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.
CrewAI for Enterprise Automation
14 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
Building Intelligent Business Agents with CrewAI
14 HorasThis instructor-led, live training in Bolivia (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
- Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
- Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
- Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.
Secure and Compliant Agent Workflows with CrewAI
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados que desean construir flujos de trabajo seguros y conformes utilizando CrewAI en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo seguros y auditable que involucren múltiples agentes.
- Implementar estrategias de privacidad de datos dentro de sistemas autónomos.
- Integrar mecanismos de registro, gobernanza y conformidad.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.
Read AI Essentials: Meeting Summaries and Insights
7 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel principiante que desean aprender a utilizar Read AI para capturar resúmenes de reuniones, extraer insights clave y generar puntos de acción con esfuerzo manual mínimo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar Read AI para reuniones en las principales plataformas.
- Generar automáticamente resúmenes de reuniones e identificar puntos de acción.
- Interpretar el análisis de engagement y sentimiento proporcionado por Read AI.
- Compartir, editar y organizar resúmenes de manera efectiva para la colaboración del equipo.
Advanced Read AI: Integrating with Slack, CRM, and Notion
7 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean integrar Read AI con plataformas como Slack, sistemas CRM y Notion para automatizar flujos de trabajo e improve la eficiencia del equipo.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Conectar Read AI con Slack, Salesforce, Notion y herramientas similares.
- Automatizar la entrega de resúmenes de reuniones y acciones pendientes en diferentes plataformas.
- Sincronizar los datos de Read AI con sistemas CRM y tableros de tareas.
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- Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
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Building LLM Agent Systems with AutoGen
21 HorasConstruir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
- Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
- Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
- Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Charla 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 póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.
AutoGen for Enterprise AI Automation
21 HorasAutoGen para la Automatización de Inteligencia Artificial en Empresas es un curso práctico enfocado en implementar sistemas escalables y de agentes inteligentes para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco AutoGen.
Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que desean implementar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco AutoGen.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales usando AutoGen y agentes LLM.
- Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y manejo de contexto.
- Construir tuberías RAG e integrar datos empresariales para la automatización contextual.
- Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
- Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio viviente.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Designing Multi-Agent Workflows with AutoGen Studio
14 HorasAutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
- Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
- Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
- Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.
Formato del Curso
- Seminario interactivo 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 arreglarlo.
Advanced AutoGen: Custom Agents & Dynamic Tool Use
14 HorasAutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
- Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
- Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
- Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.
Formato del Curso
- Conferencia 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 acordarlo.