Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para la Ciberseguridad
La ciberseguridad es un campo en constante evolución, con nuevas amenazas emergiendo a diario. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) ofrecen enfoques innovadores para la detección de amenazas y la implementación de medidas de seguridad.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que desean utilizar LLM para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia sobre amenazas.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
- Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
- Utilizar LLM para la automatización y respuesta ante incidentes de seguridad.
- Integrar LLM con la infraestructura de seguridad existente.
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 formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción a la ciberseguridad y los LLM
- Panorama actual de las amenazas en ciberseguridad
- Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grande
- Ventajas de utilizar LLM en ciberseguridad
LLM para la detección de amenazas
- Uso de LLM para analizar e interpretar registros de seguridad
- Entrenamiento de LLM para la detección de anomalías y patrones
- Casos de estudio: LLM en sistemas de detección de intrusiones
LLM para la automatización de la seguridad
- Automatización de la respuesta ante incidentes con LLM
- LLM en la detección de phishing y filtrado de correo electrónico
- Mejora de los protocolos de seguridad con IA
LLM para la inteligencia sobre amenazas
- Recolección y procesamiento de inteligencia sobre amenazas con LLM
- LLM para el modelado predictivo de amenazas
- Difusión y compartición de inteligencia con LLM
Integración de LLM en las operaciones de seguridad
- Mejores prácticas para desplegar LLM en centros de operaciones de seguridad (SOC)
- Mantenimiento y actualización de LLM para un rendimiento óptimo
- Abordaje de preocupaciones sobre privacidad y ética
Laboratorio práctico: Implementación de LLM en ciberseguridad
- Configuración de un entorno de laboratorio de ciberseguridad con LLM
- Desarrollo de un modelo de detección de amenazas utilizando LLM
- Simulación de ataques y prueba de la eficacia del modelo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos de la ciberseguridad
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Profesionales de la ciberseguridad
- Científicos de datos
- Profesionales de TI interesados en las últimas tecnologías de seguridad impulsadas por IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos de salud con LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
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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
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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.
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- 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
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Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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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
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LangGraph para automatización de marketing
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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.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos de administración y gobernanza para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
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Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el máximo rendimiento con el mínimo costo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupamiento (batching), cuantización y estrategias eficientes de servicio.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de 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 coordinarlo.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack, así como a ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio, que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de producto para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales bajo estándares de producción.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojadas.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
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Opciones de personalización del curso
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Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
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