Procesamiento del lenguaje natural - AI / Robótica

Los drones y la fotogrametría se han convertido en herramientas fundamentales para la supervisión de infraestructura de alta precisión. Al integrar principios avanzados de geodesia, modelado en tiempo real y cartografía con drones de alta exactitud, los profesionales pueden obtener una visión más profunda, precisa y productiva en entornos de construcción.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean aplicar flujos de trabajo avanzados con drones y fotogrametría, incluidos controles geodésicos y técnicas de cartografía de alta precisión, a proyectos de infraestructura complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos fotogramétricos avanzados, incluidos flujos de trabajo RTK/PPK y calibración con puntos de control en tierra.
• Integrar sistemas de referencia geodésica y proyecciones para grandes obras de infraestructura.
• Diseñar misiones de vuelo de precisión adaptadas a terrenos complejos y geometría de infraestructura.
• Analizar datos fotogramétricos con software GIS para realizar seguimiento del estado estructural, deformaciones y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clase interactiva y sesiones de discusión.
• Ejercicios avanzados y estudios de caso reales.
• Implementación práctica con datos de drones y herramientas de modelado.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para construir y ejecutar agentes de codificación que puedan interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs con el fin de mejorar la productividad en ingeniería.

Esta capacitación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de herramientas para desarrolladores y SREs (Reliability Engineers de Sistemas) que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo ágiles (agentic) para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas para desarrolladores y APIs.
• Implementar mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión en grupo.
• 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 coordinar los detalles.

Los modelos Devstral y Mistral son tecnologías de IA de código abierto diseñadas para un despliegue flexible, ajuste fino e integración escalable.

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma con nivel intermedio a avanzado, así como a ingenieros de investigación que deseen autoalojar, ajustar finamente y gobernar los modelos Mistral y Devstral en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar entornos autoalojados para los modelos Mistral y Devstral.
• Aplicar técnicas de ajuste fino para mejorar el rendimiento en dominios específicos.
• Implementar control de versiones, monitoreo y gobernanza del ciclo de vida.
• Asegurar la seguridad, el cumplimiento normativo y el uso responsable de los modelos de código abierto.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de autoalojamiento y ajuste fino.
• Implementación en laboratorio en vivo de pipelines de gobernanza y monitoreo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen aprender cómo utilizar drones y técnicas de fotogrametría para la supervisión de infraestructura en proyectos de construcción.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los drones y la fotogrametría.
• Desarrollar y ejecutar planes de vuelo con drones para obras de construcción.
• Realizar seguimiento mediante fotogrametría y crear mapas detallados y modelos 3D.
• Utilizar datos de fotogrametría para la supervisión de infraestructura y detección de incidencias.
• Aplicar la tecnología de drones para mejorar la seguridad y eficiencia en las obras de construcción.

El Evo Max 4T es un dron de grado profesional diseñado para operaciones aéreas avanzadas, inspecciones y recopilación de datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a operadores de nivel principiante e intermedio que desean utilizar el Evo Max 4T de manera segura y eficaz para aplicaciones profesionales y prepararse para la certificación oficial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las especificaciones técnicas y la operación del dron Evo Max 4T.
• Aplicar procedimientos de seguridad operacional en actividades aéreas.
• Cumplir con las normativas actuales de la AAC y las regulaciones locales sobre drones.
• Implementar las mejores prácticas para operaciones de drones eficientes y seguras.
• Prepararse para la certificación / licencia a través de entrenamiento teórico y práctico.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Práctica con equipos de drones y simuladores.
• Ejercicios prácticos y escenarios de vuelo reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.

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.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones de robótica de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas modulares de robótica utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso pone énfasis en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que desean acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores de Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de la implementación en hardware.
• Colaborar efectivamente mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en tuberías (pipelines) de robótica.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos enfocados en aplicaciones robísticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

En esta formación en vivo con instructor en México, los participantes aprenderán a comenzar a utilizar ROS en sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación robóticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de ROS.
• Aprender cómo crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
• Aprender a utilizar diferentes herramientas para robótica, incluidas las de simulación y visualización.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en México (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante e intermedio, y posiblemente avanzado, que deseen aprender cómo usar ROS para programar robots móviles mediante Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
• Crear y ejecutar nodos, temas, servicios y acciones de ROS usando Python.
• Usar herramientas y utilidades de ROS para supervisar y depurar aplicaciones de ROS.
• Usar paquetes y bibliotecas de ROS para realizar tareas comunes para robots móviles.
• Integrar ROS con otros marcos de trabajo y herramientas.
• Solucionar problemas y depurar aplicaciones de ROS.