Fundamentos de LangChain

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.

Este entrenamiento en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que deseen automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extenso.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo usando LangChain.
• Construir chatbots personalizados y asistentes virtuales para diversos casos de uso.
• Realizar análisis de datos avanzados y procesamiento con agentes de IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a analistas comerciales e ingenieros de automatización de nivel básico que desean comprender cómo usar LangChain y APIs para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
• Automatizar flujos de trabajo repetitivos usando LangChain y Python.
• Utilizar LangChain para conectar diversas APIs y lograr procesos comerciales eficientes.
• Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados utilizando APIs y las capacidades de automatización de LangChain.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean profundizar su comprensión de los agentes conversacionales y aplicar LangChain en casos de uso del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
• Desarrollar y desplegar agentes conversacionales utilizando LangChain.
• Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
• Aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel avanzado y formuladores de políticas que desean explorar las implicaciones éticas del desarrollo de IA y aprender cómo aplicar directrices éticas al construir soluciones de IA con LangChain.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
• Implementar directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores web y diseñadores de UX de nivel intermedio que deseen aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia de usuario web.
• Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
• Integrar API en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
• Optimizar la experiencia de usuario utilizando las funciones avanzadas de personalización de LangChain.
• Analizar datos del comportamiento del usuario para ajustar el rendimiento y la experiencia de la aplicación web.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que desean construir aplicaciones potenciadas por IA mediante el marco de trabajo LangChain.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
• Construir aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
• Diagnosticar y resolver problemas comunes en aplicaciones de LangChain.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain mediante su integración con diversos servicios en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar LangChain con las principales plataformas de nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilizar APIs y servicios basados en la nube para potenciar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
• Escalar y desplegar agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
• Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Automatizar la obtención y limpieza de datos utilizando LangChain.
• Realizar análisis avanzados de datos utilizando Python y LangChain.
• Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
• Aprovechar LangChain para generar información comprensible en lenguaje natural a partir del análisis de datos.

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.