LangGraph en la atención médica: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados

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.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA autónoma para casos clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar conceptos de IA autónoma y restricciones en contextos de salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados con recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad (guardrails) y controles de intervención humana.

Formato del curso

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

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 México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria basadas en inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (EHR) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de la IA.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el ámbito de la salud.
• Utilizar RA/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/VR 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 México (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones sanitarias avanzadas utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de inteligencia artificial para la atención médica mediante Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en las soluciones de atención médica basadas en IA.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos con un nivel intermedio, que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud e investigadores que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y elevar los resultados en el sector sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito de la salud.
• Facilitar información médica precisa y ofrecer apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en investigación y análisis médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar Edge AI para generar soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos a modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica que incluyen Historias Clínicas Electrónicas (HCE), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación al dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar cuestiones de privacidad, sesgo y cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 conforme a las normativas de la IA en el sector salud.
• Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• 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, contáctenos para coordinarlo.

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 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.