Curso de Dominando Vector Databases para Soluciones AI Escalables
Un banco de datos vectorial es un depósito especializado diseñado para almacenar, indexar y consultar eficientemente datos vectoriales de alta dimensión, facilitando operaciones avanzadas de búsqueda y recuperación para aplicaciones de IA.
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado que desean dominar el uso de bancos de datos vectoriales para aplicaciones de IA escalables y de alto rendimiento.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los principios de los bancos de datos vectoriales.
- Aprender técnicas para crear y gestionar incrustaciones vectoriales.
- Explorar estrategias de indexación para datos de alta dimensión.
- Desarrollar habilidades para realizar búsquedas de similitud eficientes.
- Aplicar el conocimiento de bancos de datos vectoriales a proyectos de aprendizaje automático.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones para Adaptar el Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
- Bases de datos vectoriales vs bases de datos tradicionales
- Resumen de incrustaciones vectoriales
Generación de Incrustaciones Vectoriales
- Técnicas para crear incrustaciones desde diferentes tipos de datos
- Herramientas y bibliotecas para la generación de incrustaciones
- Mejores prácticas para la calidad y dimensionalidad de las incrustaciones
Indexado y Recuperación en Vector Databases
- Estrategias de indexado para bases de datos vectoriales
- Creación y optimización de índices para el rendimiento
- Algoritmos de búsqueda de similitud y sus aplicaciones
Vector Databases en Machine Learning (ML)
- Integración de bases de datos vectoriales con modelos de ML
- Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de ML
- Casos de uso: sistemas de recomendaciones, recuperación de imágenes, PLN
- Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales
Escalabilidad y Rendimiento
- Desafíos en la escalabilidad de las bases de datos vectoriales
- Técnicas para bases de datos vectoriales distribuidas
- Métricas y monitoreo del rendimiento
Trabajo Práctico y Estudios de Caso
- Proyecto práctico: Implementación de una solución de base de datos vectorial
- Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia
- Presentaciones grupales y retroalimentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de bases de datos y estructuras de datos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia con un lenguaje de programación (preferiblemente Python)
Publico Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de software
- Administradores Database
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Avanzado de LangGraph: Optimización, Depuración y Monitoreo de Grafos Complejos
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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
- Sesión interactiva de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para concertar la fecha.
Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
14 HorasDevstral is an open-source framework designed for building and running coding agents that can interact with codebases, developer tools, and APIs to enhance engineering productivity.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level ML engineers, developer-tooling teams, and SREs who wish to design, implement, and optimize coding agents using Devstral.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Devstral for coding agent development.
- Design agentic workflows for codebase exploration and modification.
- Integrate coding agents with developer tools and APIs.
- Implement best practices for secure and efficient agent deployment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Creando Flujos de Trabajo de IA Privada con Ollama
14 HorasEsta formación en vivo y presidida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales avanzados que desean implementar flujos de trabajo impulsados por IA seguros y eficientes utilizando Ollama.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar y configurar Ollama para el procesamiento de IA privada.
- Integrar modelos de IA en flujos de trabajo empresariales seguros.
- Optimizar el rendimiento de la IA mientras se mantiene la privacidad de los datos.
- Automatizar procesos de negocio con capacidades de IA alojadas localmente.
- Asegurar el cumplimiento con las políticas de seguridad y gobernanza empresariales.
Implementación y Optimización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) con Ollama
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Guatemala (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar, optimizar e integrar LLMs utilizando Ollama.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
Fiji: Procesamiento de imágenes para tecnología y toxicología de Bio
14 HorasEste entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a investigadores y profesionales de laboratorio principiantes e intermedios que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otros muestras biológicas.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Navegar en la interfaz de Fiji e utilizar las funciones principales de ImageJ.
- Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
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- Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos.
- Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.
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.
Esta formación en vivo (en línea u on-site) dirigida por instructores está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos de finanzas de LangGraph alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas.
- Implementar confiabilidad, seguridad y controles human-in-the-loop para procesos críticos.
- 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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- 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.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.
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.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- 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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
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.
- Implementar barreras de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisiones trazables.
- 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.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 is a high-performance, multimodal large language model designed for production-grade deployment across enterprise environments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI/ML engineers, platform architects, and MLOps teams who wish to deploy, optimize, and secure Mistral Medium 3 for enterprise use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Deploy Mistral Medium 3 using API and self-hosted options.
- Optimize inference performance and costs.
- Implement multimodal use cases with Mistral Medium 3.
- Apply security and compliance best practices for enterprise environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
7 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea u on-site), está orientada a profesionales principiantes que desean instalar, configurar y usar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.