Cursos de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) en Guatemala

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su posible impacto en las operaciones empresariales y evaluar usos prácticos de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real, como creación de contenido, resumen de datos y apoyo en la toma de decisiones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de *prompting* para obtener resultados prácticos y confiables de los LLM.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a equipos de alta dirección que deseen comprender el valor estratégico de las LLM y las herramientas de IA corporativas. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores indicaciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y la rentabilidad de la inversión (ROI) a través de la adopción de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan las LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot las aplican.
• Utilizar interacciones basadas en prompts para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar beneficios estratégicos, limitaciones y consideraciones de licencias para la adopción de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a investigadores en IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que desean comprender, ajustar finamente e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar finamente los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimientos.
• Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de comandos (prompt engineering) y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y ajustar finamente (fine-tune) LLM para aplicaciones comerciales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de comandos para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer las consideraciones éticas y gestionar los riesgos en el despliegue de LLM.

Esta formación en vivo con instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio, éticos, científicos de datos e ingenieros, así como a responsables de políticas y partes interesadas que deseen comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLM.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLM.
• Evaluar el impacto social de los LLM y mitigar los riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de PLN de nivel intermedio, científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que desean utilizar modelos de lenguaje grandes para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingües con modelos de lenguaje grandes.
• Implementar modelos de lenguaje grandes para traducir contenido entre diversos idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar modelos de lenguaje grandes.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en la traducción.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, se lleva a cabo en Guatemala (en línea o presencial) y está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de inversiones de nivel intermedio que desean aprovechar los LLM para el análisis y la predicción del mercado financiero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLM para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener información del mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias de mercado e indicadores económicos.
• Integrar los insights de los LLM en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación práctica dirigida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores de nivel intermedio en ciencias ambientales, analistas de datos, tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente que desean utilizar LLM para el modelado y análisis ambiental.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLM en las ciencias ambientales.
• Utilizar los LLM para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar las salidas de los LLM para evaluaciones del impacto ambiental.
• Comunicar eficazmente los hallazgos para informar las políticas y esfuerzos de conservación.

Esta formación práctica impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más envolventes y receptivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar el compromiso del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en entornos virtuales.

Esta formación en directo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas de LLM multimodales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen utilizar LLM para mejorar las medidas de ciberseguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLM para la automatización de la seguridad y la respuesta a incidentes.
• Integrar LLM con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLMs y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLMs para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos utilizando LLMs.
• Integrar LLMs con las canalizaciones existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLM para generar distintos tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas para el *prompting* (instrucción) y el ajuste fino (*fine-tuning*) de LLM con el fin de obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por inteligencia artificial y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLM.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con distintos niveles de experiencia y conocimientos que deseen aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias basadas en LLM para mejorar el compromiso estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para realizar mejoras

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales específicas o internas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en las tecnologías de voz.
• Implementar LLM para lograr un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz natural.
• Integrar los LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
• Mantenerse al día sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en tecnologías de voz.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de atención al cliente y TI de nivel principiante e intermedio que deseen implementar LLM para crear chatbots de atención al cliente responsivos e inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Diseñar e integrar LLM en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Afrontar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las normas del sector.
• Implementar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar modelos de lenguaje a gran escala de manera más económica y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino de parámetros eficientes.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones específicas del dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento del público a partir de diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y retroalimentación de los clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del análisis de sentimiento y su aplicación mediante LLMs.
• Procesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y ajustar finamente LLMs para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real a partir de redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimiento en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para agilizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLM para crear fragmentos de código precisos y eficientes, así como documentación.
• Integrar LLM en su ciclo de vida del desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener altos estándares de calidad en la documentación mediante herramientas automatizadas.
• Afrontar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de negocios y analistas de datos con nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para extraer información valiosa sobre sus negocios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLMs en el contexto de la inteligencia de negocios./li>
• Aplicar LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa./li>
• Integrar analíticas impulsadas por LLMs en los procesos de toma de decisiones estratégicas empresariales./li>
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para utilizar LLMs en el ámbito empresarial./li>
• Anticiparse a las tendencias futuras en IA y prepararse para la evolución del panorama de la inteligencia de negocios./li>

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean dominar LlamaIndex para crear aplicaciones innovadoras impulsadas por LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex para potenciar la funcionalidad de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas implicadas en el despliegue de aplicaciones basadas en LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLMs.
• Implementar el aumento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLM con datos mínimos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la traducción automatizada, la evaluación de la calidad y la gobernanza empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir tuberías de localización de LLM de nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo de QA automatizados y métricas de calidad para la consistencia de la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas escalables y auditables de localización basados en LLM en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo con instructor en Guatemala otorga a los ingenieros de datos las habilidades para integrar LLMs en entornos de SQL. Los participantes construirán tuberías de lenguaje natural, implementarán optimización impulsada por IA y diseñarán flujos de trabajo empresariales seguros para el análisis de datos automatizado.

Esta formación dirigida por un instructor, en modalidad en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA e ingenieros de localización de nivel intermedio que deseen diseñar pipelines de traducción automatizados y escalables, utilizando tanto LLMs propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando marcos y API de LLM modernos.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino (fine-tuning), ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructuras de traducción rentables y de cumplimiento para entornos empresariales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a utilizar la inteligencia artificial generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar qué es la inteligencia artificial generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformador que impulsa a los LLM.
• Utilizar leyes de escalado empíricas para optimizar los LLM según distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de última generación para entrenar, ajustar y desplegar LLM.
• Discutir las oportunidades y los riesgos de la inteligencia artificial generativa para la sociedad y los negocios.

Dominá la integración de IA en Postgres con esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala. Aprendé a configurar extensiones, implementar incrustaciones (embeddings) con pgvector y conectar LLM para obtener información en tiempo real. Optimizá consultas y construís sistemas inteligentes en un entorno de laboratorio en vivo, práctico y funcional.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de productos de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de comandos (prompt injection), fugas de datos y salidas no filtradas, mientras incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, supervisión humana en el proceso (human-in-the-loop) y barreras de protección en las salidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades fundamentales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración por equipos rojos (red teaming) y revisión humana en el proceso dentro de canalizaciones listas para producción.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para ajustar modelos preentrenados.
• Ajustar grandes modelos de lenguaje (LLMs) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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.

Esta formación impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente (fine-tuning) utilizando un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resúmenes de texto, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visibilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitorización, alertas y análisis de incidentes.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de soporte de TI que desean utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo manual en documentación.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor capacidad de procesamiento (throughput) y mejor control de costos.

Al final de esta formación, los participantes podrán: explicar patrones de implementación de Hunyuan en producción, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupamiento de solicitudes (batching) y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de IA que desean utilizar los modelos de Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para generación y entrega de imágenes, 3D y video.

Al final de esta formación, los participantes podrán: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, entregar resultados a través de apps o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con pilares de productos empresariales.

Objetivos del curso transformar a ingenieros de software e IA en ingenieros legales — las personas que pueden realmente construir sistemas de IA para tareas legales (eDiscovery, revisión, investigaciones).

En dos días, los participantes construirán la pila de código fundamental completa: ingestar y extraer datos legales reales y desordenados, buscarlos y recuperarlos, agregar generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantener la privacidad en un modelo local y demostrarla, realizar una revisión de IA defendible con métricas listas para presentación judicial, y empacar el resultado para su despliegue.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto del Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gestionables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura y los patrones empresariales de MCP, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operación empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar principios de IA soberana y prácticas de gobernanza para diseñar entornos de IA que protejan los datos confidenciales, respalden los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para instrucciones y registros, y crear una hoja de ruta práctica para la adopción.