Cursos de Large Language Models (LLMs) en Uruguay

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLMs, explorar su impacto potencial en las operaciones comerciales y evaluar el uso práctico 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 «prompting» (indicaciones) para obtener resultados prácticos y confiables de los LLMs.
• Evaluar casos de uso reales como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de la IA.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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 instrucciones y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y el retorno de la inversión (ROI) mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Entender 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 licencias para la adopción de LLM.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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 LLMs en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones reales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, expertos en ética, científicos de datos e ingenieros, así como a tomadores de decisiones 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 societal 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 Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales intermedios de PLN y científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que deseen utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje cruzado de idiomas y la traducción 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 la traducción.

Esta formación en vivo con un instructor en Uruguay (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 serán capaces de:

• 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 sobre el mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos obtenidos mediante LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta capacitación en vivo con instrucción en Uruguay (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 desean utilizar LLMs para el modelado y análisis ambiental.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLMs en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLMs para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar los resultados de los LLMs para evaluaciones del impacto ambiental.
• Comunicar los hallazgos de manera efectiva para informar políticas y esfuerzos de conservación.

Esta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y responsivos.

Al finalizar esta capacitación, 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 la participación del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta formación presencial en vivo en Uruguay (online o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aplicar Grandes Modelos de Lenguaje (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 Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen utilizar LLMs para mejorar las medidas de ciberseguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas comerciales de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLM para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la eficacia de los modelos predictivos mediante LLM.
• Integrar LLM con los sistemas existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir 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 podrán:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente (fine-tune) 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 formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, especialistas de marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en diversos ámbitos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLM para generar distintos tipos de contenido.
• Aplicar mejores prácticas en el uso de *prompts* y el ajuste fino (*fine-tuning*) de LLM para producir los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y refinándolo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLM.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de la EdTech e investigadores con diversos niveles de experiencia y conocimientos que deseen 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

Esta formación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean ajustar y desplegar modelos de peso abierto como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales o internas específicas.

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 y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación presencial en vivo en Uruguay (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante e 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 un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz natural.
• Integrar LLMs con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores.
• Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLMs.
• Mantenerse informados sobre las tendencias actuales y futuras en tecnologías de voz.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del área de atención al cliente y TI con un nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLMs para crear chatbots de atención al cliente responsivos e inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
• Diseñar e integrar LLMs en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Afrontar 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 práctica y guiada por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA con nivel intermedio que desean ajustar finamente los modelos de lenguaje grande de forma más económica y eficiente utilizando métodos como LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores (Adapter Tuning) y Ajuste Fino con Prefijos (Prefix Tuning).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Ajuste Fino con Adaptadores y Ajuste Fino con Prefijos utilizando la biblioteca Hugging Face PEFT.
• Comparar los compromisos entre rendimiento y costo de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLM ajustados finamente con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente según tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Uruguay (en línea o a distancia) está dirigida a profesionales de datos y marketing de nivel intermedio que deseen aplicar LLM para analizar e interpretar el sentimiento público de diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de los clientes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLM.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrenar y afinar LLM para reflejar con precisión el sentimiento en textos.
• Analizar los sentimientos en tiempo real a partir de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimientos en las estrategias comerciales y los procesos de toma de decisiones.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Uruguay (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que desean aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLM en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar LLM para crear fragmentos de código precisos y eficientes, así como su documentación correspondiente.
• Integrar LLM en su ciclo de vida de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad mediante herramientas automatizadas.
• Afrontar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de IA en el desarrollo de software.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del área comercial y analistas de datos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para extraer información valiosa sobre los negocios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLMs en el contexto de la inteligencia de negocios.
• Aplicar los LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer ideas significativas.
• Integrar análisis impulsados por LLMs en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLMs en el ámbito empresarial.
• Anticiparse a las tendencias futuras de la inteligencia artificial y prepararse para la evolución del panorama de la inteligencia de negocios.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de los 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 implicadas en el despliegue de aplicaciones potenciadas por LLM.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales de machine learning y científicos de datos que deseen utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y fiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación impartida por un instructor en vivo en <ubicación> (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 LLMs en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Utilizar técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLMs con muy pocos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLMs para aplicaciones prácticas.

Esta formación presencial impartida por un instructor (disponible en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y líderes de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para traducción automatizada, evaluación de calidad y gobernanza empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir pipelines de localización con LLMs de grado empresarial que integren modelos de código abierto y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de garantía de calidad y métricas de consistencia en la traducción.
• Establecer marcos de gobernanza y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización basados en LLMs escalables, auditables y seguros.

IA para SQL es la aplicación de la inteligencia artificial 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 de datos empresariales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar LLM 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 impulsada por IA y detección de errores.
• Diseñar flujos de trabajo AI-SQL seguros, auditable y adecuados para uso empresarial.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Numerosos 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.

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.

Vertex AI ofrece herramientas potentes para construir flujos de trabajo con LLM multimodales que integran datos de texto, audio e imagen en una única tubería (pipeline). Con soporte para ventanas de contexto largas y parámetros de la API de Gemini, permite desarrollar aplicaciones avanzadas en planificación, razonamiento e inteligencia intermodal.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o in situ) 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Talleres prácticos con flujos de trabajo multimodales.
• Ejercicios basados en proyectos para casos de uso multimodal aplicados.

Opciones de personalización del curso

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

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, 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 procesos médicos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar buenas prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio y especialistas en localización que deseen diseñar pipelines de traducción escalables y automatizados, utilizando tanto modelos propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando frameworks y APIs modernos para LLM.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajustes finos (fine-tuning), ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructura de traducción eficiente en costes y conforme a normativas para entornos empresariales.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender cómo utilizar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) 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 clasificación de alertas, al simular una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean 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 commits y la elaboración de resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la clasificación de alertas, la generación de respuestas y la prestación 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 debate.
• Abundantes 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 gestionarlo.

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

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen integrar, gestionar y optimizar las capacidades de IA directamente dentro de Postgres.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar e instalar extensiones de Postgres para cargas de trabajo de IA.
• Implementar incrustaciones vectoriales (embeddings) y búsqueda por similitud utilizando pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje grande (LLM) 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

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de instrucciones, la filtración de datos y las salidas sin filtrar, al tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entrada, la supervisión humana en el ciclo y las barreras de salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades centrales 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 la validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en entornos controlados (sandboxing), pruebas de intrusión (red teaming) y revisión humana en el ciclo dentro de pipelines de grado productivo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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.
• Ajustar finamente modelos de lenguaje grande (LLMs) para tareas de PLN (Procesamiento de 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 la aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación en equipos de software.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio a avanzado que desean utilizar modelos de lenguaje grandes, como GPT, para analizar, refactorizar y documentar de manera más efectiva bases de código complejas o legadas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas.
• Ejecución 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 organizarla.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos intermedios, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA que deseen utilizar LLM para ejecutar diversas tareas de PLN y crear contenido novel y diverso para diferentes propósitos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
• Ejecutar con pericia tareas de CLN e ILN con LLM.
• Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera eficaz.
• Generar y gestionar diálogos utilizando LLM para aplicaciones conversacionales.
• Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM e IA generativa.
• Aplicar principios éticos, garantizando equidad y un uso responsable de los LLM.

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.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resúmenes de texto, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM mediante herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLMs e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de soporte de TI que desean utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir la carga de trabajo manual en la documentación.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor rendimiento 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 agrupación (batching) y cuantización, y planificar operaciones de distribución escalables.

Esta capacitación en vivo guiada por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de productos y profesionales de IA que desean utilizar los modelos Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, contenido 3D y video.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán construir flujos de trabajo basados en instrucciones, generar y revisar activos multimodales, servir resultados a través de aplicaciones o APIs, e integrar las capacidades de Hunyuan con el stack de productos empresarial.

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

Durante dos días, los participantes construyen el núcleo completo del sistema: ingestan y extraen datos legales reales y desordenados, los buscan y recuperan, añaden generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantienen la información privada mediante un modelo local y demuestran tal privacidad, ejecutan una revisión de IA defendible con métricas válidas para tribunales y empaquetan el resultado para su despliegue.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante / intermedio / avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar los conceptos de MCP, identificar los componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Uruguay (online 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 en entornos empresariales.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para su implementación y operación empresarial.

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

Este taller en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigido a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean aplicar principios de soberanía de la IA y prácticas de gobernanza para diseñar entornos que protejan datos sensibles, satisfagan requisitos de localización y reduzcan el bloqueo al proveedor.

Al finalizar este taller, los participantes serán capaces de: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para entradas y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.