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Temario del curso

Introducción a la IA/ML en la Automatización de Flujos de Trabajo

  • Descripción general de la automatización basada en IA.
  • Comprensión de los modelos de IA/ML para flujos de trabajo.
  • Introducción a la API y las capacidades de automatización de Make.

Conexión de APIs de IA/ML con Make

  • Uso de servicios de IA/ML (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face).
  • Realización de llamadas API a modelos de IA para automatización.
  • Manejo de la autenticación y seguridad de las APIs.

Análisis de Sentimiento y Procesamiento de Texto

  • Extracción de información relevante a partir de comentarios de clientes.
  • Uso de modelos de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) para la clasificación de texto.
  • Automatización de la generación de respuestas según el sentimiento detectado.

Modelado Predictivo y Automatización de Decisiones

  • Uso de modelos de ML para análisis predictivo.
  • Automatización de la toma de decisiones basada en predicciones de IA.
  • Integración de modelos de pronóstico en los flujos de trabajo.

Automatización del Procesamiento de Imágenes y Video

  • Uso de IA para reconocimiento y clasificación de imágenes.
  • Aplicación de la detección de objetos en la automatización.
  • Automatización de la moderación y etiquetado de contenido.

Optimización de Flujos de Trabajo de Automatización Basados en IA

  • Manejo de errores y mejora de la confiabilidad.
  • Escalado de integraciones de IA en Make.
  • Monitoreo y mantenimiento de flujos de trabajo impulsados por IA.

Pruebas y Depuración de las Integraciones de IA

  • Uso de Postman para pruebas de API.
  • Depuración de las respuestas de los modelos de IA/ML.
  • Garantía de precisión y consistencia en la automatización.

Resumen y Próximos Pasos

  • Puntos clave del curso.
  • Recursos para aprendizaje adicional.
  • Sesión de preguntas y respuestas y comentarios de cierre.

Requerimientos

  • Experiencia utilizando Make para la automatización de flujos de trabajo.
  • Conocimiento sobre APIs y webhooks.
  • Conocimientos básicos de conceptos y modelos de IA/ML.

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de IA/ML.
  • Científicos de datos.
  • Innovadores tecnológicos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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