Capacitación en línea de Large Language Models (LLMs) en Bolivia

Esta formación en vivo con instructor presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su potencial impacto en las operaciones empresariales y evaluar el uso práctico de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real, como la creación de contenido, el resumen de datos y el apoyo a la toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de indicación (prompting) para obtener resultados prácticos y confiables de los LLM.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a equipos de alta dirección que desean comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresarial. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores instrucciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot las aplican.
• Utilizar interacciones basadas en instrucciones para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licitación para la adopción de LLM.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar fino e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar fino los LLMs de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimiento.
• Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de indicaciones y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar LLM para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de indicaciones para obtener mejores resultados del modelo.
• Reconocer consideraciones éticas y gestionar riesgos en la implementación de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (online o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, éticaos, científicos y ingenieros de datos, así como a formuladores de políticas y partes interesadas que deseen comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLM.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLM.
• Evaluar el impacto social de los LLM y mitigar riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de PLN, científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que deseen utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción interculturales con LLMs.
• Implementar LLMs para traducir contenido entre varios idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en la traducción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de la inversión de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para el análisis y la predicción de mercados financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLMs en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLMs para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener conocimientos del mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos derivados de los LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo con instrucción presencial o en línea en Bolivia está dirigida a científicos e investigadores de nivel intermedio en ciencias del medio ambiente, analistas de datos y responsables políticos y defensores del medio ambiente que desean utilizar LLM para la modelización y análisis ambiental.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de LLM en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLM para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar las salidas de LLM para evaluaciones de impacto ambiental.
• Comunicar eficazmente los hallazgos para informar las políticas y los esfuerzos de conservación.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y responsivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y generación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar el compromiso del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que desean aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLMs.
• Implementar LLMs para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas LLMs multimodales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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.

Esta formación en vivo con un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que deseen utilizar modelos de lenguaje grande (LLMs) para prever tendencias y comportamientos en diversos sectores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los LLMs y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLMs para analizar y predecir datos en diferentes industrias.
• Evaluar la eficacia de los modelos predictivos mediante el uso de LLMs.
• Integrar LLMs con los sistemas existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios fundamentales y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, expertos en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de los LLMs y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLMs para generar distintos tipos de contenido.
• Aplicar mejores prácticas en el establecimiento de instrucciones (prompting) y ajuste fino (fine-tuning) de LLMs para obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por inteligencia artificial y refinarlo según el público objetivo.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLMs.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diferentes niveles de experiencia y expertise que deseen aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias basadas en LLM para mejorar la participación y los resultados de aprendizaje de los estudiantes.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para mejorarlas

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar el ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLM de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar tuberías (pipelines) de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías de voz.
• Implementar LLM para un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de habla natural.
• Integrar LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de habla.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Mantenerse informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de atención al cliente y TI de nivel principiante e intermedio que desean implementar LLMs para crear chatbots de atención al cliente receptivos e inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
• Diseñar e integrar LLMs en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Afrontar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de los estándares de la industria.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar finamente modelos de lenguaje grandes de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría subyacente a los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino mediante Adaptadores y Ajuste Fino de Prefijo utilizando PEFT de Hugging Face.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización aplicadas a LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones de dominio específico.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantización.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que desean aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento del público procedente de diversas fuentes textuales, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de los clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del análisis de sentimiento y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y afinar LLMs para reflejar con precisión el sentimiento expresado en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real procedente de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los resultados del análisis de sentimiento en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que desean aprovechar los LLMs para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLMs para crear fragmentos de código y documentación precisos y eficientes.
• Integrar LLMs en su ciclo de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad utilizando herramientas automatizadas.
• Afrontar consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de negocios y analistas de datos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para extraer conocimientos estratégicos sobre la empresa.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLMs en el contexto de la inteligencia de negocios.
• Aplicar LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer conocimientos significativos.
• Integrar análisis impulsados por LLMs en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLMs en los negocios.
• Anticiparse a las futuras tendencias en IA y prepararse para la evolución del panorama de la inteligencia de negocios.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras impulsadas por LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados utilizando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad del LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas involucradas en el despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar el aumento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLM con una cantidad mínima de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros avanzados, especialistas en IA y líderes de localización que desean implementar sistemas de modelos de lenguaje grande (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar tuberías de localización LLM de nivel empresarial, integrando modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de aseguramiento de calidad y métricas de consistencia en la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Implementar sistemas de localización basados en LLM, escalables y auditables, en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL dentro de entornos de datos empresariales.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que desean integrar capacidades de IA en sus flujos de trabajo SQL para habilitar consultas en lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automatizado de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Integrar LLM como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Construir pipelines de lenguaje natural a SQL para acceso conversacional a los datos.
• Implementar optimización de consultas basada en IA y detección de errores.
• Diseñar flujos de trabajo de IA-SQL seguros, auditables y adecuados para uso empresarial.

Formato del curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchas 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, 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.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única canalización. Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia cruzada entre modalidades.

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodal en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API de Gemini para un rendimiento y una eficiencia de costos superiores.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodal aplicados.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo stateful (con estado) y multi-actor impulsados por LLMs, ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando simultáneamente los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos de salud con LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• 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

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en localización de nivel intermedio que desean diseñar pipelines de traducción escalables y automatizados, utilizando tanto modelos propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks y APIs modernas para LLM.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino, ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructuras de traducción eficientes en costos y conformes con las normativas para entornos empresariales.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a utilizar la inteligencia artificial generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar qué es la inteligencia artificial generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura del transformador que impulsa a los LLM.
• Utilizar las leyes empíricas de escalado para optimizar los LLM según distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de última generación para entrenar, ajustar y desplegar LLM.
• Analizar las oportunidades y riesgos que la inteligencia artificial generativa plantea para la sociedad y los negocios.

Los modelos LLM y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando la colaboración y la toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps potenciados por modelos de lenguaje grande (LLMs) y sistemas multi-agente.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para clasificar alertas, generar respuestas y ofrecer recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles potenciados por agentes utilizando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Clase 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

PostgreSQL es una base de datos relacional avanzada y de código abierto que puede servir como fundamento para sistemas impulsados por inteligencia artificial (IA) y aplicaciones de inteligencia de datos.

Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de PostgreSQL.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar e instalar extensiones de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA.
• Implementar incrustaciones vectoriales (embeddings) y búsquedas por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y propietarios con PostgreSQL para obtener información en tiempo real.
• Optimizar PostgreSQL para manejar consultas y flujos de trabajo basados en IA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• 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, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar riesgos asociados con aplicaciones potenciadas por LLM, como inyección de prompts, fugas de datos y salida sin filtrar, mientras incorporan controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el ciclo del proceso y barreras de contención para la salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades centrales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración (red teaming) y revisión con intervención humana en pipelines de nivel productivo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para ajustar modelos preentrenados.
• Ajustar grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Optimizar el rendimiento del modelo e abordar desafíos comunes.

LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código es un curso técnico centrado en la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de software.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar LLMs como GPT para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas o legadas con mayor eficacia.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar LLMs para explicar código, dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar antipatrones y mejorar la legibilidad del código.
• Generar y mantener automáticamente comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar los insights basados en LLMs en los flujos de trabajo existentes de CI/CD y revisión de código.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Gran cantidad 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (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.

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.

Esta formación en vivo con instrucción directa en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con un nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustar su fine-tuning (ajuste fino) sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la síntesis de texto, la respuesta a preguntas, la generación de texto y otras aplicaciones.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de soporte TI que deseen utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo de documentación manual.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y de Mezcla de Expertos (MoE) con menor latencia, mayor throughput y mejor control de costos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar patrones de implementación en producción de Hunyuan, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupación de solicitudes y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores con conocimientos intermedios, equipos técnicos de producto y profesionales de la IA que deseen utilizar los modelos de Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, modelos 3D y vídeos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar recursos multimodales, entregar salidas a través de aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con pilas de productos empresariales.

Los objetivos del curso transforman a ingenieros de software y de IA en ingenieros jurídicos, es decir, en profesionales capaces de construir efectivamente IA para tareas legales (eDiscovery, revisión legal e investigaciones).

En dos días, los participantes construyen la capa fundamental completa: ingestión y extracción de datos jurídicos reales y desordenados, búsqueda y recuperación de estos, integración de generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantenimiento de la privacidad mediante modelos locales verificables, ejecución de una revisión legal defendible basada en métricas válidas para tribunales, y empaquetado del resultado para su despliegue.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos del MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura y los patrones empresariales de MCP, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar la arquitectura MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigido a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar los principios y prácticas de gobernanza de la IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan datos confidenciales, apoyen los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para las consultas (prompts) y los registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.