Cursos de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) en México

Esta formación práctica impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su impacto potencial en las operaciones empresariales y evaluar el uso práctico de herramientas de IA como ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok para tareas del mundo real, como la creación de contenido, el resumen de datos y el apoyo a la toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender qué son los LLM y cómo funcionan herramientas como ChatGPT y Copilot.
• Utilizar técnicas de instrucción (prompting) para obtener resultados prácticos y confiables de los LLM.
• Evaluar casos de uso reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de documentos y la automatización de la productividad.
• Identificar oportunidades de inversión y aplicaciones estratégicas para la adopción de IA.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en México (en línea o presencial), está diseñada para equipos de alta dirección que deseen comprender el valor estratégico de los LLM y las herramientas de IA empresarial. Los participantes explorarán cómo integrar estas herramientas en flujos de trabajo de alto nivel, redactar mejores indicaciones (prompts) y evaluar oportunidades para aumentar la productividad y la ROI mediante la adopción de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender cómo funcionan los LLM y cómo herramientas como ChatGPT y Copilot los aplican.
• Utilizar interacciones basadas en prompts para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA en escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de contratos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, las limitaciones y las consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLM.

Este entrenamiento en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigido a investigadores en IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar finamente e implementar los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI para diversas aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Grande de Meta AI.
• Configurar y ajustar finamente los LLMs de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como resumen de textos, chatbots y análisis de sentimientos.
• Optimizar e implementar modelos de lenguaje grande de manera eficiente.

Esta formación práctica guiada por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocios y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y las aplicaciones de los LLM en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformadores, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los modelos de lenguaje grande.
• Implementar y afinar LLMs para aplicaciones empresariales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener salidas óptimas del modelo.
• Reconocer consideraciones éticas y gestionar los riesgos asociados a la implementación de LLMs.

Esta formación en vivo con instrucción en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio, éticos, científicos de datos e ingenieros, así como a tomadores de decisiones y partes interesadas que deseen comprender y navegar por el panorama ético de los LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar problemas y desafíos éticos asociados con los LLMs.
• Aplicar marcos y principios éticos al despliegue de LLMs.
• Evaluar el impacto social de los LLMs y mitigar riesgos potenciales.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de PLN de nivel intermedio, científicos de datos, creadores de contenido y traductores, así como a empresas globales que deseen utilizar LLMs para la traducción de idiomas y la creación de contenido multilingüe.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje y la traducción interlingüística con LLMs.
• Implementar LLMs para traducir contenido entre varios idiomas.
• Crear y gestionar conjuntos de datos multilingües para entrenar LLMs.
• Desarrollar estrategias para mantener la consistencia y la calidad en la traducción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a analistas financieros, científicos de datos y profesionales de inversiones de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para el análisis y la predicción de mercados financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la aplicación de los LLM en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLM para procesar noticias financieras, informes y datos a fin de obtener perspectivas de mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias de mercado e indicadores económicos.
• Integrar los conocimientos derivados de los LLM en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores de nivel intermedio en ciencias ambientales, analistas de datos y responsables políticos y defensores del medio ambiente que deseen utilizar LLM para la modelización y análisis ambiental.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLM en las ciencias ambientales.
• Utilizar LLM para analizar y modelar datos ambientales.
• Interpretar los resultados de los LLM para evaluaciones de impacto ambiental.
• Comunicar los hallazgos de manera efectiva para informar políticas y esfuerzos de conservación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA con nivel intermedio que deseen incorporar LLMs en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y responsivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLMs en la creación de experiencias inmersivas de VR y AR.
• Desarrollar aplicaciones de VR y AR que utilicen LLMs para diálogos interactivos y creación de contenido.
• Integrar LLMs con herramientas de desarrollo de VR y AR para mejorar el compromiso del usuario.
• Aplicar las mejores prácticas para diseñar narrativas e interacciones impulsadas por IA en espacios virtuales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que desean aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) a datos multimodales para aplicaciones avanzadas de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLM.
• Implementar LLM para procesar y analizar datos de texto, imagen y audio.
• Desarrollar aplicaciones que aprovechen las ventajas de la integración de datos multimodales.
• Evaluar el rendimiento de los sistemas LLM multimodales.

Este entrenamiento en vivo impartido por instructores en México (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen utilizar LLM para mejorar las medidas de ciberseguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los LLM en la ciberseguridad.
• Implementar LLM para la detección y análisis de amenazas.
• Utilizar LLM para automatización y respuesta en seguridad.
• Integrar LLM con la infraestructura de seguridad existente.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los LLMs y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLMs para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos utilizando LLMs.
• Integrar LLMs con las canalizaciones de procesamiento de datos existentes.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en México (en línea o in situ), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio que desean adquirir una comprensión integral y habilidades prácticas tanto en modelos de lenguaje grande (LLM) como en aprendizaje por refuerzo (RL).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes y la funcionalidad de los modelos de transformador.
• Optimizar y ajustar los LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Conocer los principios y metodologías centrales del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso e interesante en diversos ámbitos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades de los LLMs y su aplicación en la generación de contenido.
• Configurar y utilizar LLMs para generar varios tipos de contenido.
• Aplicar buenas prácticas para el uso de *prompts* (*instrucciones*) y el ajuste fino de los LLMs para obtener los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y perfeccionarlo según audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLMs.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a educadores, profesionales de EdTech e investigadores con distintos niveles de experiencia y experiencia que desean aprovechar los LLM para crear experiencias educativas personalizadas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de los LLM.
• Identificar oportunidades de personalización en el contenido educativo utilizando LLM.
• Diseñar plataformas de aprendizaje adaptativo que utilicen LLM para la personalización de contenido.
• Implementar estrategias basadas en LLM para mejorar el compromiso del estudiante y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para mejoras.

Esta formación impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML de nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean ajustar y desplegar modelos con pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones empresariales o internas específicas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el ecosistema y las diferencias entre los LLMs de código abierto.
• Preparar conjuntos de datos y configuraciones de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral y Qwen.
• Ejecutar pipelines de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar y desplegar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en <ubicación> (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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención al cliente y del área de TI con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio, quienes deseen implementar LLM para crear chatbots de atención al cliente receptivos e inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y la arquitectura de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
• Diseñar e integrar LLM en sistemas de atención al cliente.
• Mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario de los chatbots.
• Afrontar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las normas del sector.
• Desplegar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o en persona) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean realizar el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje de forma más asequible y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de ajuste fino eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las compensaciones entre rendimiento y costos de los métodos PEFT frente al ajuste fino completo.
• Desplegar y escalar LLM ajustados con requerimientos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y científicos de datos que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente para tareas específicas y personalizaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantificación para LLMs.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grande para aplicaciones específicas de un dominio.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantificación.
• Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de datos y marketing que desean aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento del público a partir de diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del análisis de sentimiento y su aplicación mediante LLMs.
• Procesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimiento.
• Entrenar y ajustar finamente LLMs para reflejar con precisión el sentimiento en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real a partir de redes sociales y otras fuentes de texto.
• Integrar los hallazgos del análisis de sentimiento en las estrategias empresariales y los procesos de toma de decisiones.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de software y escritores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLMs para agilizar su flujo de trabajo de codificación y crear documentación detallada y completa.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los LLMs en la automatización de la generación de código y la documentación de software.
• Utilizar los LLMs para crear fragmentos de código precisos y eficientes, así como documentación.
• Integrar los LLMs en su ciclo de desarrollo de software para mejorar la productividad.
• Mantener estándares de documentación de alta calidad mediante herramientas automatizadas.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas para el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de software.

Esta formación en directo, con instructores, en México (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del ámbito empresarial y analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprovechar la potencia de los LLM para extraer información estratégica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y las aplicaciones de los LLM en el contexto de la inteligencia empresarial.
• Aplicar LLMs para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa.
• Integrar análisis impulsados por LLM en los procesos estratégicos de toma de decisiones empresariales.
• Evaluar las consideraciones éticas y las mejores prácticas para el uso de LLM en entornos corporativos.
• Anticiparse a las tendencias futuras de la IA y prepararse para la evolución constante del panorama de la inteligencia empresarial.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean dominar LlamaIndex para crear aplicaciones innovadoras impulsadas por modelos de lenguaje grandes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e instalar LlamaIndex para su uso con modelos de lenguaje grandes (LLM).
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados mediante LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y modelos de lenguaje grandes.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Navegar por las consideraciones éticas implicadas en el despliegue de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA de nivel intermedio, profesionales de aprendizaje automático y científicos de datos que deseen utilizar LlamaIndex para mejorar las capacidades de los modelos de IA, haciéndolos más precisos y confiables para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y componentes de LlamaIndex.
• Ingerir y estructurar datos para su uso con LLM.
• Implementar el enriquecimiento contextual para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de indicaciones y del aprendizaje con pocos ejemplos para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la ingeniería de indicaciones y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar indicaciones efectivas para diversas tareas de PLN.
• Aprovechar las técnicas de aprendizaje con pocos ejemplos para adaptar los LLM con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado, especialistas en IA y responsables de localización que deseen implementar sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la traducción automatizada, la evaluación de la calidad y el gobierno empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir flujos de localización de LLM de nivel empresarial que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo de control de calidad automatizado y métricas de calidad para la consistencia de la traducción.
• Establecer marcos de gobierno y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Implementar sistemas escalables y auditable de localización basados en LLM en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en México, capacita a los ingenieros de datos para integrar LLMs en entornos SQL. Los participantes crearán pipelines de lenguaje natural, implementarán optimizaciones impulsadas por IA y diseñarán flujos de trabajo empresariales seguros para el análisis de datos automatizado.

Esta capacitación guiada por un instructor, en modalidad en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de localización de nivel intermedio que deseen diseñar flujos de trabajo de traducción automatizados y escalables utilizando tanto LLM propietarios como de código abierto.

Al finalizar la capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción mediante marcos de trabajo modernos de LLM y APIs.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción a través del ajuste fino, la ingeniería de prompts y la automatización.
• Implementar infraestructura de traducción eficiente en costos y conforme a las normas para entornos corporativos.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a utilizar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformador que impulsa a los LLM.
• Utilizar leyes empíricas de escalado para optimizar los LLM según distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, ajustar finamente (fine-tuning) e implementar LLM.
• Analizar las oportunidades y riesgos de la IA generativa para la sociedad y las empresas.

Domine la integración de IA en Postgres con esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México. Aprenda a configurar extensiones, implementar incrustaciones de pgvector y conectar LLMs para obtener información en tiempo real. Optimice consultas y construya sistemas inteligentes en un entorno de laboratorio en vivo con trabajo práctico.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como inyección de prompts, fugas de datos y salidas no filtradas, al tiempo que incorporan controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el bucle y guardias de salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades principales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como sandboxing, pruebas de penetración (red teaming) y revisión humana en el bucle en pipelines de grado productivo.

Esta capacitación en vivo con instrucción directa en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen personalizar modelos preentrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del afinamiento y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el afinamiento de modelos preentrenados.
• Afinar grandes modelos de lenguaje (LLMs) para tareas de PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural).
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar desafíos comunes.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos de nivel intermedio, desarrolladores de IA y entusiastas de la inteligencia artificial que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso con diferentes propósitos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Establecer un entorno de desarrollo con LLM y herramientas esenciales.
• Ejecutar expertamente tareas de CLN e ILN utilizando LLM.
• Extraer, inferir y utilizar grafos de conocimiento de manera efectiva.
• Generar y gestionar diálogos usando LLM para aplicaciones conversacionales.
• Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por LLM e inteligencia artificial generativa.
• Aplicar principios éticos, asegurando equidad y un uso responsable de los LLM.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente mediante fine-tuning en un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de lenguaje natural, como resumización de textos, respuesta a preguntas, generación de texto y más.
• Depurar y evaluar LLM utilizando herramientas como TensorBoard, PyTorch Lightning y Hugging Face Datasets.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

Esta formación presencial con instructor en México (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de soporte de TI que desean utilizar herramientas de IA y plataformas de automatización para optimizar los procesos de soporte, estandarizar las respuestas y reducir el esfuerzo de documentación manual.

Esta formación práctica dirigida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para implementar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor rendimiento (throughput) y mejor control de costos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de: explicar patrones de despliegue de Hunyuan en producción, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupamiento (batching) y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta capacitación en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, equipos técnicos de producto y profesionales de IA que deseen utilizar los modelos de Hunyuan para crear aplicaciones multimodales para la generación y entrega de imágenes, 3D y video.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, distribuir las salidas mediante aplicaciones o APIs e integrar las capacidades de Hunyuan en pilas de productos empresariales.

Objetivos del curso tornar ingenieros de software e IA en ingenieros legales: las personas capaces de construir realmente IA para trabajos legales (eDiscovery, revisión, investigaciones).

En dos días, los participantes construyen la pila central completa: ingestión y extracción de datos legales reales y desordenados, búsqueda y recuperación, adición de generación aumentada por recuperación (RAG) con citas, mantenimiento de la privacidad mediante un modelo local y su verificación, ejecución de una revisión de IA defendible con métricas listas para tribunal, y empaquetado del resultado para su despliegue.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en México (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante / intermedio / avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar conceptos de MCP, identificar componentes clave de la arquitectura, configurar una integración básica y aplicar buenas prácticas de seguridad.

Esta capacitación en vivo e impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que deseen utilizar el Protocolo de Contexto del Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernable en entornos empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: explicar la arquitectura del MCP y los patrones empresariales, diseñar plataformas de integración seguras, aplicar gobernanza y controles de acceso, y evaluar opciones de implementación y escalado.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, arquitectos e ingenieros de plataforma de nivel intermedio que desean utilizar MCP para construir servidores y clientes confiables para despliegue y operación empresarial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de MCP en la práctica, construir integraciones listas para producción, desplegar y observar servicios MCP, y aplicar patrones de versionado, resiliencia y soporte.

Esta formación en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar principios de IA soberana y prácticas de gobernanza para diseñar entornos de IA que protejan los datos confidenciales, respalden los requisitos de localización y reduzcan la dependencia de proveedores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar conceptos de IA soberana, evaluar opciones de alojamiento y gobernanza, definir controles para comandos y registros, y crear una hoja de ruta práctica de adopción.