LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-actor con estado persistente mediante grafos composables, con control sobre la ejecución.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, especialistas en DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de calidad de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la 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 de producción.
• Instrumentar los grafos con registros, métricas y trazas, desplegar en producción y monitorear los SLA y los costos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y ejecutan acciones con herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a equipos de nivel intermedio de salud y datos que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos de la IA agéntica y sus restricciones en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante límites de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación presencial impartida por un instructor en Uruguay (en línea o in situ) va dirigida a profesionales sanitarios y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención sanitaria y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas de IA éticas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/RV para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RV en el sector salud.
• Utilizar RA/RV para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/RV en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas potenciadas por IA.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el ámbito sanitario mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas mediante técnicas impulsadas por inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en soluciones de IA para la salud.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (presencial o online) está dirigida a profesionales sanitarios y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar las tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos de la atención sanitaria que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la asistencia a los pacientes, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio sanitarios.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de atención sanitaria.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Uruguay (en línea o in situ) está dirigida a profesionales e investigadores del sector salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar flujos de trabajo y obtener mejores resultados sanitarios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones sanitarias.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y el análisis médico.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en el sector sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la pronóstico de resultados de los pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo historias clínicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido, como texto, imágenes y recomendaciones, basándose en indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante e intermedio que desean utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para agilizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar un uso ético, seguro y normativo de la IA en el sector sanitario.
• Optimizar las indicaciones para lograr resultados coherentes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multi-agente con estado, mediante grafos compuestos que cuentan con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo y supervisada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con la gobernanza, visibilidad y cumplimiento adecuados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas utilizando LangGraph, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar su rendimiento, reducir costos y cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA).

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un framework para construir aplicaciones de LLM con estructura de grafo que soportan planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo confiables con múltiples pasos para LLM utilizando LangGraph.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multiagente y con estado, mediante grafos composables con estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para LangGraph en el ámbito legal que preserven la auditableidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
• Implementar líneas de defensa, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.

Formato del curso

• Clase interactiva con espacio para discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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.

LangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
• Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de contingencia para una ejecución robusta.
• Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
• Evaluar, monitorear y reforzar el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y explicaciones de código en un entorno de prueba (sandbox).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de Personalización del Curso

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

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-escalon con LLMs y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.

Esta formación en vivo impartida por instructores (online o presencial) está dirigida a marketers intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificación y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados con lógica condicional.
• Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
• Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-escalon.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
• Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.

Opciones de personalización del curso

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