Capacitación en línea de Large Language Models (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 formación en vivo impartida 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 empresariales. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores instrucciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot las aplican.
• Utilizar interacciones basadas en instrucciones para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, limitaciones y consideraciones de licencia 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 formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o en las instalaciones) está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de la inversión de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para el análisis y la predicción del mercado financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis del mercado financiero.
• Utilizar LLM para procesar noticias financieras, informes y datos que proporcionen información sobre el mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar la información generada por los LLM 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 formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar ajustes finos a modelos de lenguaje grande de manera más económica y eficiente mediante métodos como LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, ajuste fino de adaptadores y ajuste fino de prefijos utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar modelos LLM 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 formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en inteligencia artificial y líderes de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir pipelines de localización con LLM de nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de control de calidad y métricas de calidad para garantizar la consistencia en las traducciones.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Implementar sistemas de localización basados en LLM escalables y auditable, operando en entornos seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para automatizar, optimizar y mejorar la forma en que se generan, ejecutan e interpretan las consultas SQL en entornos empresariales de datos.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y líderes técnicos de nivel intermedio que deseen integrar capacidades de IA en sus flujos de trabajo SQL para habilitar consultas mediante lenguaje natural, optimización inteligente y análisis automatizado de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar LLMs como GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen y Mistral en entornos SQL.
• Construir pipelines de lenguaje natural a SQL para acceso conversacional a datos.
• Implementar optimización de consultas basada en IA y detección de errores.
• Diseñar flujos de trabajo IA-SQL seguros, auditabless y adecuados para uso empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Muchas ejercicios prácticos.
• 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 coordinarla.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM con múltiples actores y estado persistente, representadas como grafos composables con estado conservado y control sobre la ejecución.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, asegurando una gobernanza adecuada, observabilidad y cumplimiento normativo.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas asociadas.
• Implementar controles de fiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorizar y optimizar sistemas LangGraph en términos de rendimiento, costos y acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para crear flujos de trabajo de LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única canalización. Con soporte para ventanas de contexto largo y los parámetros de la API Gemini, permite aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia multimodal.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo de IA multimodal en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprovechar los modelos Gemini para entradas y salidas multimodales.
• Implementar flujos de trabajo de contexto largo para razonamiento complejo.
• Diseñar canalizaciones que integren análisis de texto, audio e imagen.
• Optimizar los parámetros de la API Gemini para lograr eficiencia en rendimiento y costos.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Laboratorios prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso aplicados de multimodalidad.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph permite crear flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos clínicos reales.

Esta formación presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• 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.
• Implementar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio virtual en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA y especialistas en localización de nivel intermedio que deseen diseñar pipelines de traducción escalables y automatizados, 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 mediante frameworks y APIs modernos de LLM.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino, ingeniería de indicaciones y automatización.
• Implementar una infraestructura de traducción rentable y conforme a las normativas para entornos empresariales.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM stateful y multi-actor como grafos componibles con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado profesional.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, coste y escalabilidad.
• Garantizar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear SLAs y costes.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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.

Los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triaje de alertas, al simular una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar agentes basados en LLMs en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos (commits) y los resúmenes de cambios utilizando agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triaje de alertas, la generación de respuestas y la proporcionación de recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Lección 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 coordinarlo.

Postgres es una base de datos relacional avanzada y de código abierto que puede servir como base para sistemas impulsados por IA y aplicaciones de inteligencia de datos.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está orientado a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean integrar, gestionar y optimizar capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar e instalar extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar embebidos y búsquedas por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto y propietarios con Postgres para obtener información en tiempo real.
• Optimizar Postgres para manejar consultas y flujos de trabajo impulsados por IA.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

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.

LLMs para la comprensión, refactorización y documentación de código es un curso técnico centrado en aplicar modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación entre equipos de software.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar LLM, como GPT, para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas o heredadas de manera más efectiva.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar LLM para explicar código, dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar antipatrones, mejorando la legibilidad del código.
• Generar y mantener automáticamente comentarios integrados, archivos README y documentación de API.
• Integrar los análisis impulsados por LLM en los flujos de trabajo de CI/CD y revisión existentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM estructuradas como grafos que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y crear flujos de trabajo confiables para LLM multi-etapa utilizando LangGraph.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
• Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
• Integrar recuperación de información (retrieval) e APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
• Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar fiabilidad y seguridad.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

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.