Domina las Bases de Datos Vectoriales para Soluciones de IA Escalables
Una base de datos vectorial es un repositorio especializado diseñado para almacenar, indexar y consultar datos de vectores de alta dimensión de manera eficiente, facilitando operaciones avanzadas de búsqueda y recuperación para aplicaciones de IA.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado que deseen dominar el uso de bases de datos vectoriales para aplicaciones de IA escalables y de alto rendimiento.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de las bases de datos vectoriales.
- Aprender técnicas para crear y gestionar embeddings vectoriales.
- Explorar estrategias de indexación para datos de alta dimensión.
- Desarrollar habilidades para realizar búsquedas por similitud eficientes.
- Aplicar los conocimientos sobre bases de datos vectoriales en proyectos de aprendizaje automático.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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
- ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
- Bases de datos vectoriales frente a bases de datos tradicionales
- Descripción general de los embeddings vectoriales
Generación de Embeddings Vectoriales
- Técnicas para crear embeddings a partir de diversos tipos de datos
- Herramientas y bibliotecas para la generación de embeddings
- Mejores prácticas para la calidad y la dimensionalidad de los embeddings
Indexación y Recuperación en Bases de Datos Vectoriales
- Estrategias de indexación para bases de datos vectoriales
- Construcción y optimización de índices para mejorar el rendimiento
- Algoritmos de búsqueda por similitud y sus aplicaciones
Bases de Datos Vectoriales en Aprendizaje Automático (MA)
- Integración de bases de datos vectoriales con modelos de MA
- Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de MA
- Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
- Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales
Escalabilidad y Rendimiento
- Desafíos al escalar bases de datos vectoriales
- Técnicas para bases de datos vectoriales distribuidas
- Métricas de rendimiento y monitoreo
Trabajo en Proyecto y Estudios de Caso
- Proyecto práctico: Implementación de una solución basada en bases de datos vectoriales
- Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia
- Presentaciones grupales y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de bases de datos y estructuras de datos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con un lenguaje de programación (preferiblemente Python)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software
- Administradores de bases de datos
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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- 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
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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.
- 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.
Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
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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
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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.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
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Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento de nivel intermedio que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
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.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizada para su implementación rentable en producción a gran escala.
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
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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.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
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