Modelos de lenguaje grandes para la modelización ambiental
La modelización ambiental es fundamental para comprender y abordar el cambio climático y otros desafíos ambientales. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden desempeñar un papel clave en el análisis de grandes volúmenes de datos ambientales para identificar patrones, realizar predicciones y apoyar el desarrollo de políticas.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos, formuladores de políticas y defensores del medio ambiente que deseen utilizar modelos de lenguaje grandes para la modelización y el análisis ambiental.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la aplicación de los modelos de lenguaje grandes en las ciencias ambientales.
- Utilizar modelos de lenguaje grandes para analizar y modelar datos ambientales.
- Interpretar las salidas de los modelos de lenguaje grandes en evaluaciones del impacto ambiental.
- Comunicar los hallazgos de manera efectiva para informar sobre políticas y esfuerzos de conservación.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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.
Temario del curso
Introducción a la modelización ambiental con modelos de lenguaje grandes
- El papel de la inteligencia artificial en las ciencias ambientales.
- Visión general de los modelos de lenguaje grandes y sus capacidades en el análisis de datos.
- Casos de estudio: uso de modelos de lenguaje grandes en investigación climática y ambiental.
Modelos de lenguaje grandes para el análisis y la predicción
- Preprocesamiento de datos ambientales para los modelos de lenguaje grandes.
- Construcción de modelos predictivos para patrones climáticos y meteorológicos.
- Evaluación del impacto de las políticas ambientales con modelos de lenguaje grandes.
Modelos de lenguaje grandes en conservación y biodiversidad
- Modelado de ecosistemas y biodiversidad con modelos de lenguaje grandes.
- Uso de modelos de lenguaje grandes para rastrear y predecir la distribución de especies.
- Ayudar a la planificación de la conservación mediante el uso de modelos de lenguaje grandes.
Modelos de lenguaje grandes para el impacto ambiental y las políticas
- Análisis de informes del impacto ambiental con modelos de lenguaje grandes.
- Uso de modelos de lenguaje grandes en la formulación de políticas y comunicación pública.
- Involucrar a los interesados mediante información basada en datos.
Laboratorio práctico: proyecto ambiental con modelos de lenguaje grandes
- Desarrollo de un modelo ambiental utilizando modelos de lenguaje grandes.
- Simulación de escenarios y análisis de resultados.
- Presentación de resultados para apoyar estrategias ambientales.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de ciencias ambientales y análisis de datos.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con modelización estadística y aprendizaje automático.
Público objetivo
- Científicos e investigadores ambientales.
- Analistas de datos.
- Formuladores de políticas y defensores del medio ambiente.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
- Práctica de implementación en un laboratorio virtual en tiempo real.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal con LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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- Implementar guardrails, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorizar y mantener los servicios de LangGraph en producción con capacidad de observabilidad y controles de coste.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Múltiples 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 coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinan agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar 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 sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones por pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
LangGraph para automatización del marketing
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del marketing intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Administrar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Prácticas manuales implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión en grupo.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Gran Escala (Ingeniería de Rendimiento y Costo)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizados para su implementación en producción a gran escala con un enfoque costo-eficiente.
Esta formación presencial y en vivo (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr la máxima capacidad de procesamiento y el mínimo costo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), 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.
- Muchas 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.
Productoización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación impartida por un instructor, ya sea en línea o presencial, está dirigida a gestores de producto de nivel principiante a intermedio, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración que deseen diseñar, integrar y productoizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para despliegues de grado productivo en entornos empresariales.
Esta formación en directo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataforma y equipos de MLOps que deseen desplegar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costes de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento normativo para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y debates.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en directo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar 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 funciones para implementar de manera segura, conforme a la normativa y responsablemente soluciones de inteligencia artificial.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a responsables de cumplimiento normativo, arquitectos de seguridad y partes interesadas del ámbito jurídico y operativo que deseen aplicar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en desplegimientos de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue en función del alineamiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva con debate.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Ejercitación práctica en la implementación de controles de IA empresariales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros.
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 extienden a flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales y de investigación.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a investigadores de aprendizaje automático de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen desarrollar aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda y asistencia en la interfaz de usuario combinando texto y visión.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de flujos de trabajo multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
