CANN SDK para canales de trabajo de Visión por Computadora y PLN
El CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) ofrece potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.
Este entrenamiento en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la IA de nivel intermedio que deseen crear, implementar y optimizar modelos visuales y lingüísticos mediante el CANN SDK para casos de uso en producción.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Implementar y optimizar modelos de visión por computadora (CV) y PLN usando CANN y AscendCL.
- Usar herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en canales de trabajo en vivo.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimientos.
- Crear canales de trabajo de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en borde o nube.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y demostración práctica.
- Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilado de rendimiento.
- Diseño en vivo de canales de trabajo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a la implementación de CV/PLN con CANN
- Ciclo de vida del modelo de IA, desde el entrenamiento hasta la implementación
- Consideraciones clave de rendimiento para CV y PLN en tiempo real
- Descripción general de las herramientas CANN SDK y su papel en la integración de modelos
Preparación de modelos de CV y PLN
- Exportación de modelos desde PyTorch, TensorFlow y MindSpore
- Manejo de entradas y salidas del modelo para tareas de imagen y texto
- Uso de ATC para convertir modelos al formato OM
Implementación de canales de trabajo de inferencia con AscendCL
- Ejecución de inferencias de CV/PLN utilizando la API de AscendCL
- Canales de preprocesamiento: redimensionamiento de imágenes, tokenización y normalización
- Postprocesamiento: cajas delimitadoras, puntuaciones de clasificación y salida de texto
Técnicas de optimización de rendimiento
- Perfilado de modelos de CV y PLN utilizando herramientas CANN
- Reducción de latencia mediante precisión mixta y ajuste por lotes
- Gestión de memoria y capacidad de cómputo para tareas en streaming
Casos de uso de Visión por Computadora
- Caso de estudio: detección de objetos para vigilancia inteligente
- Caso de estudio: inspección visual de calidad en manufactura
- Creación de canales de trabajo de análisis de video en vivo en Ascend 310
Casos de uso de PLN
- Caso de estudio: análisis de sentimientos y detección de intenciones
- Caso de estudio: clasificación y resumen de documentos
- Integración de PLN en tiempo real con APIs REST y sistemas de mensajería
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con el aprendizaje profundo aplicado a visión por computadora o PLN
- Experiencia con Python y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o MindSpore
- Comprensión básica de flujos de trabajo de implementación e inferencia de modelos
Público objetivo
- Profesionales de visión por computadora y PLN que utilizan la plataforma Ascend de Huawei
- Científicos de datos e ingenieros de IA que desarrollan modelos de percepción en tiempo real
- Desarrolladores que integran canales de trabajo CANN en manufactura, vigilancia o análisis multimedia
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Feraces ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno sandbox.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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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 para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph 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.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
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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 para la automatización del marketing
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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.
Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución privada de ChatOps que proporciona capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de productos de nivel intermedio, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen desplegar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Arquitecturas de LLM Rentables: Mistral a Escala (Ingeniería de Rendimiento / Costos)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grandes de alto rendimiento, optimizada para su implementación en producción a escala con un enfoque en la eficiencia de costos.
Este taller práctico guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos de nube y líderes de MLOps que desean diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para maximizar el rendimiento y minimizar los costos.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupamiento (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adaptadas a cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Abundantes 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 coordinarla.
Profesionalización de Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA de código abierto que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y de SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de experiencia de usuario (UX) para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de productos para casos de uso del mundo real.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e instalar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.