Curso de Aprendizaje profundo para NLP (procesamiento de lenguaje natural)
DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning).
Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning en NLP.
Deep Learning para NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) permite a una máquina aprender el procesamiento del lenguaje, desde lo simple hasta lo complejo. Entre las tareas actuales posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a usar bibliotecas Python para NLP mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera subtítulos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar y codificar DL para NLP usando bibliotecas Python.
- Crear código Python que lea una colección significativamente grande de imágenes y genere palabras clave.
- Crear código Python que genere subtítulos a partir de las palabras clave detectadas.
Formato del curso
- Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva
Programa del Curso
Introducción a Deep Learning para PNL
Diferenciación entre los distintos tipos de modelos de DL
Uso de modelos preentrenados frente a modelos entrenados
Uso de incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos para extraer el significado del texto
Cómo funciona Unsupervised Deep Learning
Instalación y configuración de Python bibliotecas de aprendizaje profundo
Uso de la biblioteca DL de Keras sobre TensorFlow para permitir que Python cree subtítulos
Trabajar con Theano (biblioteca de cálculo numérico) y TensorFlow (biblioteca general y lingüística) para usarlas como bibliotecas DL extendidas con el fin de crear subtítulos.
Uso de Keras sobre TensorFlow o Theano para experimentar rápidamente con el aprendizaje profundo
Creación de una aplicación sencilla de aprendizaje profundo en TensorFlow para añadir subtítulos a una colección de imágenes
Solución de problemas
Unas palabras sobre otros marcos de aprendizaje a distancia (especializados)
Implementación de la aplicación DL
Uso de GPUs para acelerar DL
Observaciones finales
Requerimientos
- Comprensión de Python programación
- Comprensión de Python bibliotecas en general
Audiencia
- Programadores con interés en lingüística
- Programadores que buscan una comprensión de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Avanzado de LangGraph: Optimización, Depuración y Monitoreo de Grafos Complejos
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
- Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
- Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.
Formato del Curso
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Opciones de Personalización del Curso
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Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
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Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
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By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
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- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
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Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado como gráficos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.
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- Deploy, monitorizar y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costo y SLAs.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Fundamentos de LangGraph: Generación y Enlazado Basados en Grafos de LLM
14 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
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- Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo gráficos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
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Opciones de Personalización del Curso
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LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
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Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
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- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con un estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para la legalidad en LangGraph que preserven la auditoría y el cumplimiento.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del gráfico y su procesamiento.
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- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
- Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y repaso de código en un entorno 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
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-pasos para LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) se dirige a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenidos y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para personalización automatizada.
- Gestionar estado, memoria y contexto a lo largo de campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos implementando flujos de trabajo de correo electrónico y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 HorasLe Chat Enterprise is a private ChatOps solution that provides secure, customizable, and governed conversational AI capabilities for organizations, with support for RBAC, SSO, connectors, and enterprise app integrations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level product managers, IT leads, solution engineers, and security/compliance teams who wish to deploy, configure, and govern Le Chat Enterprise in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Le Chat Enterprise for secure deployments.
- Enable RBAC, SSO, and compliance-driven controls.
- Integrate Le Chat with enterprise applications and data stores.
- Design and implement governance and admin playbooks for ChatOps.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 HorasMistral is a high-performance family of large language models optimized for cost-effective production deployment at scale.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level infrastructure engineers, cloud architects, and MLOps leads who wish to design, deploy, and optimize Mistral-based architectures for maximum throughput and minimum cost.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement scalable deployment patterns for Mistral Medium 3.
- Apply batching, quantization, and efficient serving strategies.
- Optimize inference costs while maintaining performance.
- Design production-ready serving topologies for enterprise workloads.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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Productizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 HorasMistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
- Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
- Design UX patterns for internal and external chat assistants.
- Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on integration exercises.
- Live-lab development of conversational assistants.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande y multimodal de alto rendimiento diseñado para implementaciones de grado empresarial en entornos empresariales.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros AI/ML intermedios y avanzados, arquitectos de plataforma y equipos MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autohospedaje.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
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 un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 HorasMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 HorasMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
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