LLMs Avanzados para Tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLM pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generar nuevos datos con características similares. Además, los LLM pueden realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la comprensión del lenguaje natural (CLN), la inferencia del lenguaje natural (ILN), la construcción y finalización de grafos de conocimiento, el razonamiento del sentido común, la generación y gestión de diálogos, así como la generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos intermedios, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Ejecutar expertamente tareas de CLN e ILN con LLM.
- Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera efectiva.
- Generar y gestionar diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM y la IA generativa.
- Aplicar principios éticos, garantizando equidad y un uso responsable de los LLM.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a los LLM e IA Generativa
- Exploración de técnicas y modelos
- Discusión sobre aplicaciones y casos de uso
- Identificación de desafíos y limitaciones
Uso de LLM para tareas de CLN
- Análisis de sentimientos
- Reconocimiento de entidades nombradas
- Extracción de relaciones
- Análisis semántico
Uso de LLM para tareas de ILN
- Detección de implicación
- Detección de contradicción
- Detección de paráfrasis
Uso de LLM para Grafos de Conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones del texto
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos
- Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores
Uso de LLM para Razonamiento del Sentido Común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
- Uso de bases de conocimiento y conjuntos de datos del sentido común
- Evaluación del razonamiento del sentido común
Uso de LLM para Generación de Diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales
- Gestión de diálogos
- Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo
Uso de LLM para Generación Multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto
- Generación de texto a partir de imágenes
- Generación de video a partir de texto o imágenes
- Generación de audio a partir de texto
- Generación de texto a partir de audio
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Uso de LLM para Aprendizaje Metacognitivo (Meta-Learning)
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras o sin ellas (few-shot/zero-shot)
- Uso de conjuntos de datos y marcos de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia
Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial
- Defensa de LLM contra ataques maliciosos
- Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez
Evaluación de LLM e IA Generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido
- Uso de métricas como Inception Score, Frechet Inception Distance (FID) y puntuación BLEU
- Uso de métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
- Uso de métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores
Aplicación de Principios Éticos para LLM e IA Generativa
- Aseguramiento de equidad y responsabilidad
- Evitar el uso indebido y abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos e IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos y terminología básicos de la IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
- Comprensión de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
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Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal mediante LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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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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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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- 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.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
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- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
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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
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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
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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.
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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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden hacia flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
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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