LLMs para el Reconocimiento y la Síntesis de Voz
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se utilizan en diversas aplicaciones de IA, incluido el reconocimiento y la síntesis de voz, para procesar y generar texto y habla similares a los humanos.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y científicos de datos de nivel principiante e 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 lograr un reconocimiento preciso del habla y una síntesis natural.
- Integrar LLM con motores de reconocimiento de voz y sintetizadores.
- Evaluar y mejorar el rendimiento de los sistemas de voz utilizando LLM.
- Mantenerse informado sobre las tendencias actuales y las direcciones futuras en las tecnologías de voz.
Formato del curso
- Lección 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 coordinar los detalles.
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.
- LVM 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 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 (fine-tuning) 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 naturales.
- Diseño de interfaces 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 con usuarios y recopilación de comentarios.
Desafíos y Soluciones en las Tecnologías de Voz
- Abordaje de problemas comunes en el reconocimiento de voz.
- Vencimiento de obstáculos en la síntesis de voz.
- Casos de estudio: implementaciones exitosas de LLM.
Futuras Direcciones en las Tecnologías de Voz
- Tendencias emergentes en el reconocimiento y la síntesis de voz.
- El papel de los LLM en sistemas multilingües de voz.
- Innovaciones y oportunidades de investigación.
Proyecto y Evaluación
- Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz utilizando LLM.
- Revisión por pares y discusiones grupales.
- Evaluación final y retroalimentación.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de programación.
- Se recomienda experiencia con la programación en Python, aunque no es obligatoria.
- Es beneficioso tener familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales.
Audiencia
- Desarrolladores de software.
- Científicos de datos.
- Gerentes de productos.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad normativa y la capacidad de auditoría.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar la fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
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- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada por facilitadores.
- Laboratorios prácticos y explicaciones de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de 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.
- Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
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- Configurar e instalar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles basados en el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar cuadernos de ejecución (playbooks) de gobernanza y administración para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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- Implementar patrones de despliegue escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar estrategias de agrupación (batching), cuantización y servicio eficiente.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicios listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numeral de 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 coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener 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 reales.
Formato del curso
- Conferencias y discusiones interactivas.
- 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, contáctenos para organizarla.
Despliegues empresariales con Mistral Medium 3
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar Mistral Medium 3 mediante API y opciones de autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Amplia cantidad de 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, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos normativos.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para asegurar el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Casos prácticos y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles de IA empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que deseen construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluidas pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar y adaptar los modelos 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 asistentes de UI.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio en vivo de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
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