Modelos de lenguaje grandes (LLM) para reconocimiento y síntesis de voz
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) se utilizan en diversas aplicaciones de inteligencia artificial, incluido el reconocimiento y la síntesis de voz, para procesar y generar texto y voz similares a los del ser humano.
Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen implementar LLM en sistemas de reconocimiento y síntesis de voz.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de los LLM en las tecnologías de voz.
- Implementar LLM para obtener un reconocimiento de voz preciso y una síntesis de voz con un sonido natural.
- Integrar LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores de voz.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
- Mantenerse actualizado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Un gran número de 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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción al reconocimiento y la síntesis de voz
- Fundamentos de las tecnologías de voz
- Bases de los sistemas de reconocimiento de voz
- Visión general de la síntesis de voz
Papel de los LLM en las tecnologías de voz
- Comprensión de los LLM en el reconocimiento de voz
- LLM en la síntesis de voz
- Ventajas de los LLM sobre los modelos tradicionales
Datos para el reconocimiento y la síntesis de voz
- Recopilación y procesamiento de datos para las tecnologías de voz
- Conjuntos de datos de entrenamiento para LLM
- Consideraciones éticas en el manejo de datos
Entrenamiento de LLM para aplicaciones de voz
- Técnicas de aprendizaje profundo en el reconocimiento de voz
- Arquitecturas de redes neuronales para la síntesis de voz
- Ajuste fino de LLM para tareas específicas de voz
Implementación de LLM en sistemas de voz
- Integración de LLM con motores de reconocimiento de voz
- Desarrollo de sintetizadores de voz con sonido natural
- Diseño de la interfaz de usuario para aplicaciones de voz
Pruebas y evaluación de sistemas de voz
- Métodos para probar la precisión del reconocimiento de voz
- Evaluación de la naturalidad del habla sintetizada
- Estudios de usuarios y recopilación de comentarios
Desafíos y soluciones en las tecnologías de voz
- Abordar problemas comunes en el reconocimiento de voz
- Vencer obstáculos en la síntesis de voz
- Estudios de casos: implementaciones exitosas de LLM
Direcciones futuras en las tecnologías de voz
- Tendencias emergentes en el reconocimiento y la síntesis de voz
- El papel de los LLM en sistemas de voz multilingües
- Innovaciones y oportunidades de investigación
Proyecto y evaluación
- Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz utilizando LLM
- Revisiones entre pares y discusiones grupales
- Evaluación final y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación
- Se recomienda experiencia con la programación en Python, pero no es obligatoria
- El conocimiento de conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales es beneficioso
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Científicos de datos
- Gerentes de producto
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Feraces ejercicios y prácticas.
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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
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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
14 HorasLangGraph 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 para la automatización del marketing
14 HorasLangGraph 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
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Le Chat Enterprise: ChatOps privado, integraciones y controles de administración
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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.
Implementaciones de nivel empresarial con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales bajo estándares de producción.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML de nivel intermedio a avanzado, arquitectos de plataformas y equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones mediante API o autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- 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 organizar los detalles.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece funciones para el despliegue seguro, conforme a normativas y responsable de la inteligencia artificial.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento, arquitectos de seguridad y partes interesadas jurídicas y operativas de nivel intermedio que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral, aprovechando mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas que preservan la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de primer nivel, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegue para alinear la conformidad normativa.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones multimodales con modelos de Mistral (visión, OCR y comprensión de documentos)
14 HorasLos modelos de Mistral son tecnologías de inteligencia artificial de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, admitiendo tanto tareas de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigaciones.
Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean crear aplicaciones multimodales con modelos de Mistral, incluidos flujos de trabajo de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y ajustar los modelos de Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda de visión-texto y UI asistida.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de programación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comunícate con nosotros para coordinar.
