LangGraph en el sector de la salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados

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.

La IA autónoma es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.

Esta capacitación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de salud y datos de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA autónoma para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos y limitaciones de la IA autónoma en contextos de salud.
• Diseñar flujos de trabajo de agentes seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Crear agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles de intervención humana.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención sanitaria y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención sanitaria y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de AR/VR en el sector salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector de la salud usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la atención médica usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de atención médica.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los principales desafíos de la atención sanitaria que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector sanitario.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de atención sanitaria.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales e investigadores del sector salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y lograr mejores resultados en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en la atención médica.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el sector salud.
• Proporcionar información y apoyo médico preciso a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y el análisis médicos.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector de la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector de la salud.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de salud, incluyendo EMR, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transferencia de aprendizaje, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención sanitaria.

La inteligencia artificial generativa es una tecnología que crea nuevos contenidos, como textos, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para optimizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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 crear aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo con un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de indicaciones y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM multietapa confiables utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de simulación.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, 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 marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafo, que admiten ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.

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.