LLMs Avanzados para Tareas de PLN
Los modelos de lenguaje grande (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, los LLM pueden realizar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la comprensión del lenguaje natural (CLN), la inferencia del lenguaje natural (ILN), la construcción y completado de grafos de conocimiento, el razonamiento de sentido común, la generación y gestión de diálogos, y la 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 realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso para diferentes propósitos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
- Ejecutar 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, asegurando equidad y un uso responsable de los LLM.
Formato del curso
- Clase 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Exploración de técnicas y modelos.
- Discusión de aplicaciones y casos de uso.
- Identificación de desafíos y limitaciones.
Uso de LLM para tareas de Comprensión del Lenguaje Natural (CLN)
- Análisis de sentimiento.
- Reconocimiento de entidades nombradas.
- Extracción de relaciones.
- Análisis semántico.
Uso de LLM para tareas de Inferencia del 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 de Sentido Común
- Generación de explicaciones, hipótesis y escenarios plausibles.
- Uso de bases de datos y conjuntos de conocimiento de sentido común.
- Evaluación del razonamiento de sentido común.
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 Meta-Aprendizaje
- Adaptación de LLM a nuevos dominios, tareas o idiomas.
- Aprendizaje a partir de ejemplos con pocas muestras o sin ellas (zero-shot).
- Uso de conjuntos de datos y marcos de meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia.
Uso de LLM para Aprendizaje Adversarial
- Defensa de LLM frente a ataques maliciosos.
- Detección y mitigación de sesgos y errores en los LLM.
- Uso de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje adversarial y robustez.
Evaluación de LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido.
- Uso de métricas como la puntuación de inicio (inception score), distancia de Fréchet inception y puntuación BLEU.
- Uso de métodos de evaluación humana, como crowdsourcing y encuestas.
- Uso de métodos de evaluación adversarial, como las pruebas de Turing y discriminadores.
Aplicación de Principios Éticos para LLM e Inteligencia Artificial Generativa
- Garantizar equidad y responsabilidad.
- Evitar el uso indebido y malicioso.
- Respetar los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido.
- Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos e inteligencia artificial.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de IA y terminología.
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos.
- Conocimiento previo de marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
- Comprensión de los fundamentos de LLM y sus aplicaciones.
Audiencia
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de IA.
- Entusiastas de la IA.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
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Opciones de personalización del curso
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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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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Múltiples ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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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.
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- 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.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
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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.
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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)
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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.
