Procesamiento del lenguaje natural - AI / Robótica

Los drones y la fotogrametría se han convertido en herramientas esenciales para la supervisión de infraestructuras de alta precisión. Con la integración de principios avanzados de geodesia, modelado en tiempo real y cartografía de drones de gran exactitud, los profesionales pueden lograr una mayor comprensión, precisión y productividad en entornos de construcción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar flujos de trabajo avanzados de drones y fotogrametría, incluidos los controles geodésicos y las técnicas de mapeo de alta precisión, en proyectos complejos de infraestructura.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos fotogramétricos avanzados, incluidos flujos de trabajo RTK/PPK y la calibración de puntos de control en el terreno.
• Integrar sistemas de referencia geodésica y proyecciones para sitios de infraestructura a gran escala.
• Diseñar misiones de vuelo de precisión adaptadas a terrenos complejos y geometrías de infraestructuras.
• Analizar datos fotogramétricos con software GIS para monitorear la salud estructural, la deformación y el cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios avanzados y estudios de casos reales.
• Implementación práctica con datos de drones y herramientas de modelado.

Opciones de personalización del curso

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

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.

Devstral es un marco de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de programación que pueden interactuar con repositorios de código, herramientas de desarrollo y APIs con el fin de mejorar la productividad en ingeniería.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de programación utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Devstral para el desarrollo de agentes de programación.
• Diseñar flujos de trabajo agénticos para la exploración y modificación de repositorios de código.
• 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

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, equipos de plataforma e ingenieros de investigación de nivel intermedio a avanzado que deseen autoalojar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para optimizar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de modelos de código abierto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos sobre autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de pipelines de gobernanza y monitoreo.

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 Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que desean aprender cómo utilizar técnicas de drones y fotogrametría para la supervisión de infraestructura en proyectos de construcción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los drones y la fotogrametría.
• Desarrollar y ejecutar planes de vuelo de drones para sitios de construcción.
• Ejecutar el seguimiento mediante fotogrametría y crear mapas detallados y modelos 3D.
• Utilizar datos de fotogrametría para la supervisión de infraestructura y la detección de incidencias.
• Aplicar la tecnología de drones para mejorar la seguridad y la eficiencia en los sitios de construcción.

El Evo Max 4T es un dron de grado profesional diseñado para operaciones aéreas avanzadas, inspecciones y recolección de datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a operadores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar el Evo Max 4T de manera segura y efectiva para aplicaciones profesionales y prepararse para la certificación oficial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las especificaciones técnicas y la operación del dron Evo Max 4T.
• Aplicar procedimientos de seguridad operativa en actividades aéreas.
• Cumplir con las regulaciones actuales de la AAC y las normativas locales sobre drones.
• Implementar las mejores prácticas para operaciones de drones eficientes y seguras.
• Prepararse para la certificación/licenciamiento a través de capacitación teórica y práctica.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Práctica con equipos de drones y simuladores.
• Ejercicios prácticos y escenarios de vuelo reales.

Opciones de personalización del curso

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

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.

Prototipado Rápido Práctico para Robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones de robótica de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas modulares de robótica utilizando Docker para lograr reproducibilidad y escalabilidad. El curso enfatiza la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los flujos de trabajo de desarrollo de robótica utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos de robótica en entornos modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de la implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva utilizando proyectos de robótica contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías (pipelines) de robótica.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones reales de robótica.

Opciones de Personalización del Curso

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

En esta formación en vivo con instructivo en Guatemala, los participantes aprenderán a empezar a utilizar ROS para sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación de robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de ROS.
• Aprender cómo crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
• Aprender a utilizar diferentes herramientas para robótica, incluidas las de simulación y visualización.

Esta formación en vivo con instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante hasta intermedio, y posiblemente avanzado, que deseen aprender a usar ROS para programar robots móviles mediante Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Crear y ejecutar nodos de ROS, temas (topics), servicios y acciones utilizando Python.
• Utilizar las herramientas y utilidades de ROS para monitorear y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes en robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos de trabajo y herramientas.
• Realizar soluciones a problemas (troubleshooting) y depuración de aplicaciones ROS.