Fundamentos de LangChain

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multi-actor con estado, mediante grafos composables que cuentan con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo impartida por un 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 calidad de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la escalabilidad.
• Garantizar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control (checkpoint).
• Depurar y rastrear las ejecuciones del grafo, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas que ocurren en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear los SLA y los costos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Abundantes 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles que deseen automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir extenso código.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo usando LangChain.
• Construir chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
• Realizar análisis y procesamiento avanzado de datos con agentes de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocio e ingenieros de automatización de nivel principiante que desean comprender cómo utilizar LangChain y APIs para automatizar tareas repetitivas y flujos de trabajo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
• Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
• Utilizar LangChain para conectar diversas APIs con el fin de optimizar los procesos comerciales.
• Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante APIs y las capacidades de automatización de LangChain.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de los agentes conversacionales y aplicar LangChain a casos de uso del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
• Desarrollar e implementar agentes conversacionales utilizando LangChain.
• Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
• Aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.

Esta capacitación presencial dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a investigadores e interlocutores de políticas de nivel avanzado que desean explorar las implicaciones éticas del desarrollo de IA y aprender cómo aplicar directrices éticas al construir soluciones de IA con LangChain.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
• Implementar directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.

Esta formación práctica dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores web y diseñadores UX de nivel intermedio que deseen aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
• Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y responsivas.
• Integrar APIs en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
• Optimizar la experiencia del usuario utilizando las funciones avanzadas de personalización de LangChain.
• Analizar los datos de comportamiento del usuario para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que desean construir aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
  
• Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
  
• Construir aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
  
• Solucionar problemas comunes en aplicaciones de LangChain.
  

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilizar API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
• Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
• Implementar prácticas recomendadas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Automatizar la recuperación y limpieza de datos utilizando LangChain.
• Realizar análisis avanzados de datos con Python y LangChain.
• Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
• Aprovechar LangChain para generar insights en lenguaje natural a partir del análisis de datos.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado, multi-actor, mediante grafos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una gobernanza adecuada, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 grafo y las herramientas utilizadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, reducir costos y cumplir los SLAs.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• Abundantes 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, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafo que soplan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables y multietapa con LLM utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de datos y APIs externas en flujos de trabajo con grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph permite el diseño de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en línea o presencial, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la capacidad de auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado y múltiples actores mediante gráficos composables, con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, con los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditoría 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 (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
• Desplegar, supervisar y mantener servicios de LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

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 coordinar los detalles.

LangGraph es un marco para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos, que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto con un nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes de LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes de LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para garantizar una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
• Evaluar, supervisar y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios de diseño basados en escenarios e revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-escalón con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar las tuberías de contenido.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y email con estructura de grafo y lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multi-escalón.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de email y tuberías de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

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