Cursos de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) en Panama

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que deseen comprender qué son los LLMs, explorar su posible impacto en las operaciones empresariales y evaluar usos prácticos de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas reales como la creación de contenido, el resumen de datos y la toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLMs y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de formulación de instrucciones para obtener resultados prácticos y fiables de los LLMs.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a equipos de alta dirección que desean comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresarial. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores indicaciones (prompts) y evaluar las oportunidades de aumento de la productividad y el ROI mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el funcionamiento de los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Utilizar interacciones basadas en indicaciones (prompts) para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA en escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de contratos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimiento.
• Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la IA generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformers, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al desplegar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes.
• Implementar y ajustar LLM para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer las consideraciones éticas y gestionar riesgos en el despliegue de LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio, ética, científicos de datos e ingenieros, así como a responsables políticos y partes interesadas que desean comprender y navegar por el panorama ético de los LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLMs.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLMs.
• Evaluar el impacto social de los LLMs y mitigar riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para un desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de PLN y científicos de datos de nivel intermedio, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que desean utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con LLMs.
• Implementar LLMs para traducir contenido entre diversos idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en las traducciones.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de inversiones de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para el análisis y la predicción de mercados financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLMs en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLMs para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener información estratégica.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias de mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos derivados de los LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo con instructores en Panama (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.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y receptivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar el compromiso del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en entornos virtuales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software con un nivel intermedio que deseen aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de sistemas LLM multimodales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que desean utilizar LLM para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLM para la automatización de seguridad y la respuesta a incidentes.
• Integrar LLM con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que deseen utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los LLMs y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLMs para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos utilizando LLMs.
• Integrar LLMs con las tuberías de procesamiento de datos existentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como en Aprendizaje por Refuerzo (RL).

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
• Optimizar y afinar LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios y metodologías fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, profesionales del marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos campos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de los LLMs y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLMs para generar diferentes tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas para la elaboración de instrucciones (prompting) y el ajuste fino de LLMs con el fin de obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y perfeccionarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLMs.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con diversos niveles de experiencia y conocimientos que desean aprovechar los LLMs para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLMs.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLMs.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLMs para la personalización del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLMs para mejorar el compromiso estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLMs en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para mejorarlos

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de aprendizaje automático (ML) y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean realizar ajuste fino e implementar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales específicas o internas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos con ajuste fino en entornos seguros.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a programadores y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLMs en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en las tecnologías de voz.
• Implementar LLMs para lograr un reconocimiento preciso del habla y una síntesis de voz con sonido natural.
• Integrar LLMs con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLMs.
• Mantenerse al tanto de las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención al cliente y TI de nivel principiante e intermedio que desean implementar LLMs para crear chatbots de atención al cliente inteligentes y con capacidad de respuesta.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
• Diseñar e integrar LLMs en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Abordar consideraciones éticas y asegurar el cumplimiento de las normas de la industria.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial), está orientada a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean ajustar grandes modelos de lenguaje de forma más asequible y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino de baja complejidad paramétrica.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre el rendimiento y los costos de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLMs ajustados con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de IA y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar eficientemente grandes modelos para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos lingüísticos grandes para aplicaciones específicas de dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino en recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados eficientemente en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento del público procedente de diversas fuentes textuales, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de los clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimiento y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y afinar LLMs para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Análizar el sentimiento en tiempo real procedente de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los resultados del análisis de sentimiento en las estrategias empresariales y procesos de toma de decisiones.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Panama (en línea o en las instalaciones del cliente), está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada e integral.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLMs para crear fragmentos de código precisos y eficientes, así como documentación adecuada.
• Integrar LLMs en su ciclo de vida del desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad utilizando herramientas automatizadas.
• Afrontar consideraciones éticas y mejores prácticas para el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Esta formación impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) se dirige a profesionales empresariales y analistas de datos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLM para extraer información valiosa para la empresa.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplicar LLM para analizar grandes volúmenes de datos y extraer información significativa.
• Integrar el análisis impulsado por LLM en procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para utilizar LLM en entornos empresariales.
• Anticiparse a las tendencias futuras de la IA y prepararse para la evolución del panorama de la inteligencia empresarial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean dominar LlamaIndex para desarrollar aplicaciones innovadoras potenciadas por LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados utilizando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad del LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas involucradas en el despliegue de aplicaciones potenciadas por LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos que desean utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar el aumento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas de IA existentes y flujos de trabajo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas con pocos ejemplos para adaptar LLM con un mínimo de datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (online o presencial), está destinada a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la traducción automatizada, la evaluación de calidad y la gobernanza empresarial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir pipelines de localización empresarial de LLM que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo de CA automatizados y métricas de calidad para la consistencia de la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas escalables y auditables de localización basados en LLM en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Panama capacita a los ingenieros de datos con las habilidades para integrar LLMs en entornos de SQL. Los participantes construirán pipelines de lenguaje natural, implementarán la optimización impulsada por IA y diseñarán flujos de trabajo empresariales seguros para el análisis de datos automatizado.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (presencial u online) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de localización que deseen diseñar flujos de trabajo de traducción automatizados y escalables, utilizando tanto LLM propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando marcos de trabajo y APIs de LLM modernas.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante el ajuste fino (fine-tuning), la ingeniería de prompts y la automatización.
• Implementar una infraestructura de traducción rentable y conforme a las normativas para entornos empresariales.

Esta formación en vivo con instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a utilizar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformador que impulsa a los LLM.
• Utilizar las leyes empíricas de escalado para optimizar los LLM en función de distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, ajustar y desplegar LLM.
• Analizar las oportunidades y los riesgos que plantea la IA generativa para la sociedad y las empresas.

Domine la integración de IA en Postgres con esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama. Aprenda a configurar extensiones, implementar embeddings de pgvector y conectar LLM para obtener información en tiempo real. Optimice consultas y construya sistemas inteligentes en un entorno de laboratorio en vivo orientado a la práctica.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de productos de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de instrucciones, la fuga de datos y las salidas no filtradas, al incorporar controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el proceso y barreras de protección en la salida.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración interna (red teaming) y revisión humana en el proceso dentro de pipelines listos para producción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM) para tareas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Panama (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.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para realizar diversas tareas de lenguaje natural.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un modelo LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para distintas tareas de lenguaje natural, como el resumen de textos, la respuesta a preguntas, la generación de texto, entre otras.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Panama (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alerta y análisis de incidentes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Panama (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del soporte IT que desean utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo documental manual.

Esta formación práctica dirigida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que deseen utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor capacidad de procesamiento y mejor control de costos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar patrones de implementación de Hunyuan en producción, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupamiento de solicitudes y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en directo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de la IA que deseen utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y distribución de imágenes, 3D y vídeo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, distribuir las salidas mediante aplicaciones o APIs, y conectar las capacidades de Hunyuan con la pila de productos empresariales.

Los objetivos del curso son transformar a ingenieros de software/IA en ingenieros legales, es decir, las personas capaces de construir realmente soluciones de IA para trabajos legales (eDiscovery, revisión e investigaciones).

Durante dos días, los participantes construirán la pila central completa: ingestar y extraer datos legales reales y desordenados, buscarlos y recuperarlos, agregar generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantenerlo en un modelo local para garantizar su privacidad y demostrarla, ejecutar una revisión de IA defendible con métricas listas para tribunales y empacar el resultado para su despliegue.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que deseen utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar las buenas prácticas de seguridad.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que deseen utilizar el Protocolo de Contexto del Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura MCP y los patrones empresariales, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que deseen utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para el despliegue y la operación empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y supervisar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar los principios y prácticas de gobernanza de IA soberana para diseñar entornos de IA que protejan los datos confidenciales, cumplan con los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de: explicar los conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para las instrucciones de entrada (prompts) y registros, y crear una hoja de ruta práctica para la adopción.