SDK CANN para Pipelines de Visión por Computadora y PLN
El SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece herramientas potentes de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), especialmente en hardware Huawei Ascend.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso en producción.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
- Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en vivo.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
- Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en el edge o en la nube.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostración.
- Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
- Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a la implementación de CV/PLN con CANN
- Ciclo de vida de los modelos de IA desde el entrenamiento hasta la implementación
- Consideraciones clave de rendimiento para CV y PLN en tiempo real
- Descripción general de las herramientas del SDK CANN y su papel en la integración de modelos
Preparación de modelos de CV y PLN
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
- Manejo de entradas y salidas de modelos para tareas de imagen y texto
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM
Implementación de pipelines de inferencia con AscendCL
- Ejecución de inferencia CV/PLN utilizando la API de AscendCL
- Pipelines de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización, normalización
- Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación, salida de texto
Técnicas de optimización de rendimiento
- Perfilado de modelos CV y PLN utilizando herramientas de CANN
- Reducción de latencia mediante precisión mixta y ajuste de lotes (batch)
- Gestión de memoria y computación para tareas de transmisión de datos
Casos de uso de Visión por Computadora
- Estudio de caso: detección de objetos para vigilancia inteligente
- Estudio de caso: inspección de calidad visual en manufactura
- Construcción de pipelines de análisis de video en vivo en Ascend 310
Casos de uso de PLN
- Estudio de caso: análisis de sentimiento y detección de intenciones
- Estudio de caso: clasificación y resumen de documentos
- Integración de PLN en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con el aprendizaje profundo para visión por computadora o PLN
- Experiencia con Python y marcos de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
- Conocimiento básico de flujos de trabajo de implementación o inferencia de modelos
Audiencia
- Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
- Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real
- Desarrolladores que integran pipelines de CANN en manufactura, vigilancia o análisis de medios
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- 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 en el sector de la salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph 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 para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph 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.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes de LLM
14 HorasLangGraph 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 para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph 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.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privado que ofrece capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para control de acceso basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO), conectores e integraciones con aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad y cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar Le Chat Enterprise para implementaciones seguras.
- Habilitar controles basados en RBAC, SSO y cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar libretas de procedimientos de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- 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 coordinarla.
Python y Aprendizaje Profundo con OpenCV 4
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de software que deseen programar en Python con OpenCV 4 para aprendizaje profundo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Visualizar, cargar y clasificar imágenes y videos utilizando OpenCV 4.
- Implementar aprendizaje profundo en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
- Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes impactantes a partir de imágenes y videos.
Vision Builder para Inspección Automatizada
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje en Superficie).
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.