Modelos de Lenguaje Grandes Avanzados para Tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) son modelos de inteligencia artificial capaces de procesar y generar grandes cantidades de datos de lenguaje natural, como texto, voz y audio. Los LLM pueden aprender los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento y luego generar nuevos datos con características similares. Además, pueden realizar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como comprensión de lenguaje natural (CLN), inferencia de lenguaje natural (ILN), construcción y complemento de grafos de conocimiento, razonamiento cotidiano, generación y gestión de diálogos, y generación y comprensión multimodal.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para ejecutar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Realizar tareas de CLN e ILN con LLM de manera experta.
- Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de forma 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 la equidad y el uso responsable de los LLM.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizar los detalles.
Temario del curso
Introducción a los LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Exploración de técnicas y modelos.
- Discusión sobre aplicaciones y casos de uso.
- Identificación de desafíos y limitaciones.
Uso de LLM para tareas de Comprensión de Lenguaje Natural (CLN)
- Análisis de sentimientos.
- Reconocimiento de entidades nombradas.
- Extracción de relaciones.
- Comprensión semántica.
Uso de LLM para tareas de Inferencia de Lenguaje Natural (ILN)
- Detección de implicación.
- Detección de contradicción.
- Detección de paráfrasis.
Uso de LLM para Grafos de Conocimiento
- Extracción de hechos y relaciones a partir de texto.
- Inferencia de hechos faltantes o nuevos.
- Uso de grafos de conocimiento para tareas posteriores.
Uso de LLM para Razonamiento Cotidiano
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles.
- Uso de bases de conocimiento y conjuntos de datos de razonamiento cotidiano.
- Evaluación del razonamiento cotidiano.
Uso de LLM para Generación de Diálogos
- Generación de diálogos con agentes conversacionales, chatbots y asistentes virtuales.
- Gestión de diálogos.
- Uso de conjuntos de datos y métricas de diálogo.
Uso de LLM para Generación Multimodal
- Generación de imágenes a partir de texto.
- Generación de texto a partir de imágenes.
- Generación de videos a partir de texto o imágenes.
- Generación de audio a partir de texto.
- Generación de texto a partir de audio.
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes.
Uso de LLM para Aprendizaje por Metas
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas.
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras (few-shot) o sin ejemplos (zero-shot).
- Uso de conjuntos de datos y frameworks de aprendizaje por metas y aprendizaje por transferencia.
Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial
- Defensa de LLM contra ataques maliciosos.
- Detección y mitigación de sesgos y errores en LLM.
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez.
Evaluación de LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Valoración de la calidad y diversidad del contenido.
- Uso de métricas como la puntuación de Inception, la distancia de Inception de Fréchet y la puntuación BLEU.
- Métodos de evaluación humana, como crowdsourcing y encuestas.
- Métodos de evaluación adversarial, como pruebas de Turing y discriminadores.
Aplicación de Principios Éticos para LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Garantizar equidad y responsabilidad.
- Evitar el uso indebido y el abuso.
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenido.
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y terminología básica de IA.
- Experiencia en programación con Python y análisis de datos.
- Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo, como TensorFlow o PyTorch.
- Comprensión de los fundamentos de los LLM y sus aplicaciones.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de IA.
- Entusiastas de la IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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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.
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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
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- 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
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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.
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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.
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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.
Arquitecturas de LLM rentables: Mistral a escala (Ingeniería de rendimiento y costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento optimizada para la implementación en producción a escala con un costo efectivo.
Este entrenamiento en vivo con instructores (en línea o en sitio) está dirigido a ingenieros de infraestructura de nivel avanzado, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr un máximo rendimiento y un costo mínimo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación, cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Conferencia 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, contáctenos para coordinarlo.
Productizar asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack de nivel principiante a intermedio, así como ingenieros de integración que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales de nivel de producción.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones mediante API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de la inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Extenso número 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 los detalles.
Mistral para una IA responsable: privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y preparada para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de cumplimiento de nivel intermedio, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que desean implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de nivel empresarial, como control de acceso basado en roles (RBAC), inicio de sesión único (SSO) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizar los detalles.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se integran en flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación en vivo y con instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de aprendizaje automático (ML) de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidos flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y personalizar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de texto-vision e interfaces de usuario asistenciales.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
