Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) son tipos avanzados de redes neuronales diseñadas para comprender y generar texto similar al humano basado en la entrada que reciben. El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático donde un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones en un entorno para maximizar las recompensas acumuladas.
Esta formación en vivo con instructor (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 podrán:
- Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformador.
- Optimizar y ajustar finamente los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
- Comprender los principios y metodologías fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
- Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
Formato del curso
- Clases expositivas interactivas 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 coordinarla.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Visión general de los LLM.
- Definición e importancia.
- Aplicaciones en la inteligencia artificial actual.
Arquitectura del Transformador
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Componentes principales y características.
- Incrustación y codificación posicional.
- Atención multidireccional (multi-head attention).
- Red neuronal de alimentación directa.
- Normalización y conexiones residuales.
Modelos de Transformador
- Mecanismo de autoatención.
- Arquitectura codificador-decodificador.
- Incrustaciones posicionales.
- BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional provenientes de Transformadores).
- GPT (Transformador Generativo Preentrenado).
Optimización del rendimiento y trampas comunes
- Longitud del contexto.
- Mamba y modelos de espacio de estado.
- Atención rápida (Flash attention).
- Transformadores dispersos.
- Transformadores visuales.
- Importancia de la cuantización.
Mejora de los transformadores
- Generación de texto aumentada por recuperación.
- Mezcla de modelos.
- Árbol de pensamientos.
Ajuste fino (Fine-Tuning)
- Teoría de la adaptación de bajo rango.
- Ajuste fino con QLora.
Leyes de escalado y optimización en los LLM
- Importancia de las leyes de escalado para los LLM.
- Escala del tamaño de datos y del modelo.
- Escala computacional.
- Escala de eficiencia de parámetros.
Optimización
- Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo y los requisitos de inferencia.
- Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM.
- Mejores prácticas y herramientas para entrenar y ajustar finamente los LLM.
Entrenamiento y ajuste fino de los LLM
- Pasos y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero.
- Adquisición y mantenimiento de datos.
- Requisitos de grandes volúmenes de datos, CPU y memoria.
- Desafíos de optimización.
- Panorama de los LLM de código abierto.
Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
- Introducción al aprendizaje por refuerzo.
- Aprendizaje a través del refuerzo positivo.
- Definición y conceptos clave.
- Proceso de decisión de Markov (MDP).
- Programación dinámica.
- Métodos de Montecarlo.
- Aprendizaje por diferencia temporal.
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
- Redes Q profundas (DQN).
- Optimización por política proximal (PPO).
- Elementos del aprendizaje por refuerzo.
Integración de los LLM y el Aprendizaje por Refuerzo
- Combinación de LLM con aprendizaje por refuerzo.
- Cómo se utiliza el RL en los LLM.
- Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF).
- Alternativas al RLHF.
Casos de estudio y aplicaciones
- Aplicaciones en el mundo real.
- Historias de éxito y desafíos.
Tópicos avanzados
- Técnicas avanzadas.
- Métodos avanzados de optimización.
- Investigación y desarrollos de vanguardia.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de Aprendizaje Automático.
Audiencia objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de software.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Integrar agentes de programación con herramientas de desarrollo y APIs.
- Implementar mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Formato del Curso
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- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines de gobernanza y monitoreo.
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- 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.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno sandbox.
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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.
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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.
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.
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.
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LangGraph para la Automatización del Marketing
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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.
- 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.
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)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento, optimizada para su implementación eficiente en producción a gran escala.
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.
