Curso de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Large Language Models (LLMs) son tipos avanzados de redes neuronales diseñadas para comprender y generar texto similar al humano en función de la información que reciben. Reinforcement Learning (RL) es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones en un entorno para maximizar las recompensas acumuladas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que deseen obtener una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en Large Language Models (LLMs) como en Reinforcement Learning (RL).
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformadores.
- Optimice y ajuste los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
- Comprender los principios básicos y las metodologías del aprendizaje por refuerzo.
- Aprenda cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos 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 concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a Large Language Models (LLMs)
- Descripción general de los LLM
- Definición y significado
- Aplicaciones de la IA en la actualidad
Arquitectura de transformadores
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Componentes y características principales
- Incrustación y codificación posicional
- Atención multicabezal
- Red neuronal feed-forward
- Normalización y conexiones residuales
Modelos de transformadores
- Mecanismo de autoatención
- Arquitectura de codificador-decodificador
- Incrustaciones posicionales
- BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores)
- GPT (Transformador Preentrenado Generativo)
Optimización del rendimiento y dificultades
- Longitud del contexto
- Mamba y modelos de espacio de estados
- Atención rápida
- Transformadores dispersos
- Transformadores de visión
- Importancia de la cuantificación
Mejora de los transformadores
- Generación de texto aumentada de recuperación
- Mezcla de modelos
- Árbol de los pensamientos
Ajuste fino
- Teoría de la adaptación de bajo rango
- Ajuste fino con QLora
Leyes de escalado y optimización en LLM
- Importancia de las leyes de escalamiento para los LLM
- Escalado de tamaño de datos y modelos
- Escalado computacional
- Escalado de eficiencia de parámetros
Optimización
- Relación entre el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de proceso y los requisitos de inferencia
- Optimización del rendimiento y la eficiencia de los LLM
- Mejores prácticas y herramientas para la formación y el ajuste de los LLM
Formación y puesta a punto de los LLM
- Pasos y retos de la formación de LLMs desde cero
- Adquisición y mantenimiento de datos
- Requisitos de datos, CPU y memoria a gran escala
- Desafíos de optimización
- Panorama de los LLM de código abierto
Fundamentos de Reinforcement Learning (RL)
- Introducción a Reinforcement Learning
- Aprendizaje a través del refuerzo positivo
- Definición y conceptos básicos
- Proceso de decisión de Markov (MDP)
- Programación dinámica
- Métodos de Monte Carlo
- Aprendizaje de la diferencia temporal
Profundo Reinforcement Learning
- Redes Q profundas (DQN)
- Optimización de políticas proximales (PPO)
- Elements de Reinforcement Learning
Integración de LLMs y Reinforcement Learning
- Combinación de LLM con Reinforcement Learning
- Cómo se utiliza RL en los LLM
- Reinforcement Learning con retroalimentación humana (RLHF)
- Alternativas a RLHF
Casos de estudio y aplicaciones
- Aplicaciones en el mundo real
- Casos de éxito y retos
Temas Avanzados
- Técnicas avanzadas
- Métodos avanzados de optimización
- Investigación y desarrollos de vanguardia
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Machine Learning
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
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Avanzado de LangGraph: Optimización, Depuración y Monitoreo de Grafos Complejos
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con estado persistente y control de ejecución.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de plataformas AI, DevOps para AI y arquitectos ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
- Depurar y rastrear ejecuciones del gráfico, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas de producción.
- Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.
Formato del Curso
- Sesión interactiva de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
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Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Open-Source Model Ops: Auto-Hospedaje, Ajuste Fino y Gobernanza con Modelos Devstral & Mistral
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a ingenieros de ML intermedios a avanzados, equipos de plataforma e ingenieros de investigación que deseen autohospedar, ajustar y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar y configurar entornos autohospedados para los modelos Mistral y Devstral.
- Aplicar técnicas de ajuste fino para un rendimiento específico del dominio.
- Implementar versionado, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de modelos de código abierto.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos en autohospedaje y ajuste fino.
- Implementación de pipelines de gobernanza y monitoreo en un laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
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Esta formación en vivo (en línea u on-site) dirigida por instructores está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con una adecuada gobernanza, observabilidad y cumplimiento.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos de finanzas de LangGraph alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del gráfico y las herramientas.
- Implementar confiabilidad, seguridad y controles human-in-the-loop para procesos críticos.
- Deploy, monitorizar y optimizar sistemas LangGraph para rendimiento, costo y SLAs.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Fundamentos de LangGraph: Generación y Enlazado Basados en Grafos de LLM
14 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo gráficos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
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LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
35 HorasLangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM multiactor con estado, como gráficos componibles con un estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph con los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para la legalidad en LangGraph que preserven la auditoría y el cumplimiento.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del gráfico y su procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisiones trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de lectura y discusión.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para coordinar.
Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
- Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y repaso de código en un entorno 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 organizarlo.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-pasos para LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) se dirige a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenidos y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para personalización automatizada.
- Gestionar estado, memoria y contexto a lo largo de campañas multi-paso.
- 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 implementando flujos de trabajo de correo electrónico y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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Le Chat Enterprise: ChatOps Privado, Integraciones y Controles de Administración
14 HorasLe Chat Enterprise es una solución de ChatOps privada que proporciona capacidades de IA conversacional seguras, personalizables y gobernadas para organizaciones, con soporte para RBAC, SSO, conectores e integraciones de aplicaciones empresariales.
Este curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está diseñado para gerentes de producto intermedios, líderes de TI, ingenieros de soluciones y equipos de seguridad/cumplimiento que deseen implementar, configurar y gobernar Le Chat Enterprise en entornos empresariales.
Al final de este curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento.
- Integrar Le Chat con aplicaciones y bases de datos empresariales.
- Diseñar e implementar playbooks de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 HorasMistral es una familia de modelos de lenguaje grande de alto rendimiento optimizados para el despliegue en producción a gran escala y de manera coste-eficiente.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros de infraestructura avanzados, arquitectos en la nube y líderes de MLOps que deseen diseñar, implementar y optimizar arquitecturas basadas en Mistral para lograr el mayor rendimiento con el menor costo posible.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de batch, cuantización y servido eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia mientras se mantiene el rendimiento.
- Diseñar topologías de servido listas para producción para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Productizando Asistentes Conversacionales con Conectores e Integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos crear e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo orientados a la empresa y al cliente.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, desarrolladores full-stack e ingenieros de integración con nivel principiante a intermedio que deseen diseñar, integrar y comercializar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación mejorada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de 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
- Lectura 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 hacer los arreglos necesarios.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande y multimodal de alto rendimiento diseñado para implementaciones de grado empresarial en entornos empresariales.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros AI/ML intermedios y avanzados, arquitectos de plataforma y equipos MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresariales.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones de API y autohospedaje.
- Optimizar el rendimiento de inferencia y costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Mistral para IA Responsable: Privacidad, Residencia de Datos y Controles Empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para el uso empresarial que proporciona funciones para un despliegue seguro, conforme a la normativa y responsable de la IA.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales/operativas que deseen implementar prácticas responsables de IA con Mistral mediante el uso de mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales de grado superior, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para la alineación del cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Casos de estudio y ejercicios orientados al cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.
Aplicaciones Multimodales con Modelos Mistral (Visión, OCR y Comprensión de Documentos)
14 HorasLos modelos Mistral son tecnologías de IA de código abierto que ahora se extienden a flujos de trabajo multimodales, soportando tareas tanto de lenguaje como de visión para aplicaciones empresariales e investigativas.
Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML intermedios, ingenieros aplicados y equipos de productos que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de NLP.
- Diseñar aplicaciones de comprensión de documentos para casos de uso empresariales.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visión-texto y interfaces asistentes.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.