IA en Amazon Web Services (AWS)

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado, mediante gráficos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, profesionales de DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas de LangGraph de grado de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para lograr velocidad, eficiencia en costos y escalabilidad.
• Asegurar la confiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control (checkpointing).
• Depurar y rastrear la ejecución de gráficos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas en producción.
• Instrumentar gráficos con registros (logs), métricas y rastreo, desplegarlos en producción y monitorear los SLA y los costos.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• 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, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instrucción presencial Costa Rica (en el lugar o remota) está dirigida a ingenieros que deseen implementar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán construir una plataforma de IoT que incluya la implementación y gestión de un backend, un gateway y dispositivos sobre AWS.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores que desean instalar, configurar y gestionar las capacidades de AWS IoT Greengrass para crear aplicaciones para diversos dispositivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán utilizar AWS IoT Greengrass para construir, implementar, gestionar, asegurar y supervisar aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en las instalaciones o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir y desplegar servicios y aplicaciones en la nube, sin necesidad de preocuparse por aprovisionar el entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Crear, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquetar, desplegar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Devstral es un framework de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de código que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y API para mejorar la productividad de ingeniería.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas de desarrollo y SRE que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de código utilizando Devstral.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y adaptar Devstral para el desarrollo de agentes de código.
• Diseñar flujos de trabajo de agentes para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de código con herramientas de desarrollo y API.
• Implementar mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva 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, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo mediante AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar los procesos de prueba, monitoreo y despliegue utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprender a construir, desplegar y mantener de manera efectiva aplicaciones sin servidor en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones sin servidor utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la eficiencia en costos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener mejores resultados analíticos.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante el uso de macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo según las necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Resumen:

• Comprensión de la arquitectura de IoT y sus funciones principales.
• Exploración del concepto de "Cosas" y "Sensores", el Internet de las Cosas y la correspondencia de funciones empresariales con soluciones IoT.
• Visión general completa de los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, infraestructura en la nube y aplicaciones móviles.
• Funciones clave de IoT: gestión de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, sistemas de alertas y alarmas, incorporación de sensores y "cosas", y geovallas.
• Fundamentos de la comunicación de dispositivos IoT a la nube mediante MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS a través de MQTT utilizando AWS IoT Core.
• Integración de AWS IoT Core con AWS Lambda para procesamiento y Amazon DynamoDB para almacenamiento de datos.
• Conexión de una Raspberry Pi a AWS IoT Core para una comunicación de datos sin interrupciones.
• Laboratorio práctico: construcción de un dispositivo inteligente utilizando una Raspberry Pi y AWS IoT Core.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con la interfaz web.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor y con estado, mediante gráficos compositables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, guiada por un 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 la gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para finanzas, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del gráfico y las herramientas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costos y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Formato del Curso

• Clase 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, contáctenos para organizarla.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafo que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel inicial, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM confiables y de múltiples pasos utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos básicos de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
• Crear cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo de grafo.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorrido por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios basados en escenarios de diseño, prueba y evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estados y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector de la salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la creación de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación, impartida por instructores, en línea o presencial, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para la salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, CIE).
• Aplicar las mejores prácticas de confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos de atención médica.

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 coordinar los detalles.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) stateful y multi-actor como grafos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida 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 esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad 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 y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• 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.

LangGraph es un framework para componer flujos de trabajo de LLM con estructura de grafo que admiten ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafo de LangGraph con bucles de agentes de LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes de LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de prueba (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido, utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafo con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multifase.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates grupales.
• Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.