LLMs Avanzados para Tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son modelos de IA capaces de procesar y generar grandes volúmenes 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 completado de grafos de conocimiento, el razonamiento de sentido común, la generación y gestión de diálogos, y la generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA e interesados en la IA que desean 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:
- Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Realizar con maestría 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 e inteligencia artificial generativa.
- Aplicar principios éticos, garantizando equidad y uso responsable de los LLM.
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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción a LLM e IA Generativa
- Explorando técnicas y modelos
- Discutiendo aplicaciones y casos de uso
- Identificando desafíos y limitaciones
Uso de LLM para tareas de CLN
- Análisis de sentimiento
- Reconocimiento de entidades nombradas
- Extracción de relaciones
- Parseo semántico
Uso de LLM para tareas de ILN
- Detección de entrelazamiento (entailment)
- Detección de contradicciones
- 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 de Sentido Común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles
- Uso de bases de datos y conjuntos de datos de conocimiento de sentido común
- Evaluación del razonamiento de 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 videos 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 Meta-Aprendizaje
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocos intentos (few-shot) o sin intentos previos (zero-shot)
- Uso de conjuntos de datos y frameworks 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 y BLEU Score
- Métodos de evaluación humana como crowdsourcing y encuestas
- Métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores
Aplicación de Principios Éticos para LLM e IA Generativa
- Garantizando equidad y responsabilidad
- Evitando el mal uso y abuso
- Respetando los derechos y privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomentando la creatividad y colaboración entre humanos e IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y terminología
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
- Comprensión de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
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- Clase interactiva y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- 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.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
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Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditoría y el cumplimiento normativo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes de LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos, que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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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.
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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.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de email y tuberías de contenido.
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Opciones de Personalización del Curso
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Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar controles de RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y repositorios de datos.
- Diseñar e implementar libros de juego (playbooks) de gobernanza y administración 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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costos)
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Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido 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 y el costo mínimo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de batching, cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- 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.
Productizar asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de inteligencia artificial abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo corporativos y orientados al cliente.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando los conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Conferencia 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para implementaciones a nivel de producción en entornos empresariales.
Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando API e opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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 a la normativa y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en directo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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 de nivel empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue alineados con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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 a flujos de trabajo multimodales, compatibles tanto con tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo impartida por instructores (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, incluidas canalizaciones de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con canalizaciones de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda y asistencia UI basadas en visión y texto.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de canalizaciones multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
