Construcción de Agentes Conversacionales con LangChain

LangGraph es un framework para construir aplicaciones LLM con estado y múltiples actores mediante grafos composibles, con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (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 gestionar sistemas LangGraph de grado industrial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el coste y la escalabilidad.
• Fomentar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear las ejecuciones del grafo, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas de producción.
• Instrumentalizar los grafos con registros, métricas y trazas; desplegarlos en producción y monitorear SLA y costes.

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

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales de TI de todos los niveles de habilidad que desean automatizar tareas y procesos utilizando IA sin escribir código extensivo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos usando la interfaz de programación visual de n8n.
• Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo utilizando LangChain.
• Crear chatbots y asistentes virtuales personalizados para diversos casos de uso.
• Realizar análisis y procesamiento avanzado de datos con agentes de IA.

Este entrenamiento en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a analistas de negocios e ingenieros de automatización de nivel principiante que desean comprender cómo utilizar LangChain y las APIs para automatizar tareas repetitivas y flujos de trabajo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
• Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
• Utilizar LangChain para conectar diversas APIs y lograr procesos empresariales eficientes.
• Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante el uso de APIs y las capacidades de automatización de LangChain.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA y responsables políticos de nivel avanzado que deseen explorar las implicaciones éticas del desarrollo de IA y aprender cómo aplicar directrices éticas al construir soluciones de IA con LangChain.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
• Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
• Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
• Implementar directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.

Esta formación impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
• Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
• Integrar APIs en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
• Optimizar la experiencia de usuario utilizando las avanzadas características de personalización de LangChain.
• Analizar datos de comportamiento del usuario para ajustar finamente el rendimiento y la experiencia de la aplicación web.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software con conocimientos intermedios que desean crear aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) usando el marco LangChain.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
• Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM), como GPT-4.
• Desarrollar aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
• Resolver problemas comunes en aplicaciones basadas en LangChain.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales DevOps de nivel avanzado que desean aprovechar las capacidades de LangChain integrándolas con diversos servicios en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar LangChain con las principales plataformas cloud como AWS, Azure y Google Cloud.
• Utilizar APIs y servicios en la nube para potenciar las aplicaciones basadas en LangChain.
• Escalar y desplegar agentes conversacionales en la nube para interacción en tiempo real.
• Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos cloud.

Esta capacitación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Automatizar la recuperación y limpieza de datos utilizando LangChain.
• Realizar análisis avanzados de datos con Python y LangChain.
• Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
• Aprovechar LangChain para generar interpretaciones en lenguaje natural a partir del análisis de datos.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y engenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos centrales y la arquitectura de LangChain, adquiriendo las habilidades prácticas necesarias para construir aplicaciones potenciadas por IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de LangChain.
• Configurar y preparar el entorno de LangChain.
• Entender la arquitectura y cómo LangChain interactúa con modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Desarrollar aplicaciones sencillas utilizando LangChain.

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (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, observabilidad y cumplimiento adecuados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
• Integrar estándares financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas utilizadas.
• Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
• Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para garantizar rendimiento, costos y SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio).

Formato del curso

• Ponencias interactivas y discusiones.
• Feraces 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 coordinar los detalles.

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

Esta formación impartida en vivo por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, expertos en prompting y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-paso confiables mediante LangGraph.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el 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 coordinarlo.

LangGraph permite el diseño de 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 de la 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 flujos de trabajo 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 atención médica basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, pensando en el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación 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 LLM con estado persistente y múltiples agentes, mediante grafos composables con estado permanente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo e impartida por un instructor (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 serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
• Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en los procesos de procesamiento.
• Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
• Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Numerosos ejercicios y práctica constante.
• 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 basados en LLM estructurados como grafos, que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por 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, por favor contáctenos para coordinarla.

LangGraph es un marco de orquestación basado en gráficos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing y estrategas de contenido de nivel intermedio, así como a desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos estructurados en gráficos con lógica condicional.
• Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
• Administrar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
• Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y canales de contenido.
• Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.

Opciones de personalización del curso

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