Cursos de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) en Lima

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la alta dirección que desean comprender qué son los LLM, explorar su posible impacto en las operaciones empresariales y evaluar usos prácticos 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 'prompting' (instrucción) 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 con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a 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 el ROI a través de 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 indicaciones para automatizar y acelerar tareas.
• Aplicar herramientas de IA a escenarios reales, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de informes y la revisión de acuerdos.
• Evaluar los beneficios estratégicos, limitaciones y consideraciones de licenciamiento para la adopción de LLM.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (online o presencial) está dirigida a investigadores de IA, científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender, ajustar e implementar los Modelos de Lenguaje de Gran Escala de Meta AI para diversas aplicaciones de PLN.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala de Meta AI.
• Configurar y afinar los LLM de Meta AI para casos de uso específicos.
• Implementar aplicaciones basadas en LLM, como el resumen de texto, chatbots y análisis de sentimiento.
• Optimizar y desplegar modelos de lenguaje de gran escala de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio, analistas de negocio y líderes tecnológicos que desean comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y las aplicaciones de los LLMs en entornos empresariales. Los participantes aprenderán sobre transformers, ingeniería de prompts y consideraciones éticas al implementar estos modelos para soluciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios fundamentales de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje.
• Implementar y ajustar LLMs para aplicaciones comerciales específicas.
• Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para obtener resultados óptimos del modelo.
• Reconocer consideraciones éticas y gestionar los riesgos en la implementación de LLMs.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está orientada a profesionales de IA de nivel intermedio y especialistas en ética, científicos de datos e ingenieros, así como a responsables políticos y partes interesadas que deseen comprender y navegar el panorama ético de los LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Lima (en línea o presencial), está dirigida a profesionales 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 formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del aprendizaje cruzado entre idiomas y la traducción 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 las traducciones.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la aplicación de los LLMs en el análisis de mercados financieros.
• Utilizar LLMs para procesar noticias financieras, informes y datos con el fin de obtener información estratégica del mercado.
• Desarrollar modelos predictivos para precios de acciones, tendencias del mercado e indicadores económicos.
• Integrar los insights derivados de los LLMs en los procesos de toma de decisiones de inversión.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos e investigadores ambientales de nivel intermedio, analistas de datos, tomadores de decisiones y defensores del medio ambiente que deseen utilizar LLM para el modelado y análisis ambiental.

Al finalizar 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 las salidas 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 dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de VR y AR, diseñadores de juegos e ingenieros de IA de nivel intermedio que deseen incorporar LLM en aplicaciones de VR y AR para crear entornos más atractivos y receptivos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aplicar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) a datos multimodales para desarrollar aplicaciones avanzadas de IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del aprendizaje multimodal con LLMs.
• Implementar LLMs 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 sistemas de LLMs multimodales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciberseguridad y científicos de datos de nivel intermedio que deseen utilizar LLM para mejorar las medidas de seguridad y la inteligencia sobre amenazas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y analistas de negocios de nivel intermedio que desean utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) para pronosticar tendencias y comportamientos en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los LLM y su papel en el análisis predictivo.
• Implementar LLM para analizar y pronosticar datos en diversas industrias.
• Evaluar la efectividad de los modelos predictivos mediante el uso de LLM.
• Integrar LLM con las tuberías (pipelines) existentes de procesamiento de datos.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Lima (en línea o presencial) 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 transformadores.
• Optimizar y ajustar finamente LLM para tareas y aplicaciones específicas.
• Comprender los principios y metodologías fundamentales del aprendizaje por refuerzo.
• Aprender cómo las técnicas de aprendizaje por refuerzo pueden mejorar el rendimiento de los LLM.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLMs para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en varios 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 diversos tipos de contenido.
• Aplicar las mejores prácticas para el *prompting* (formulación de instrucciones) y el ajuste fino (*fine-tuning*) de LLMs con el fin de producir los resultados deseados.
• Evaluar la calidad del contenido generado por IA y refinarlo para audiencias específicas.
• Explorar técnicas avanzadas para la generación creativa y multimodal de contenido con LLMs.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 del contenido.
• Implementar estrategias impulsadas por LLM para mejorar la participación estudiantil y los resultados de aprendizaje.
• Evaluar la efectividad de los LLM en entornos educativos y tomar decisiones basadas en datos para realizar mejoras.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ML y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean ajustar e implementar modelos de pesos abiertos como LLaMA, Mistral y Qwen para aplicaciones comerciales 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 tuberías de ajuste fino utilizando Hugging Face Transformers y PEFT.
• Evaluar, guardar e implementar modelos ajustados en entornos seguros.

Esta formación en vivo impartida por instructores en <ubicación> (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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del área de atención al cliente y TI con niveles principiante e intermedio que desean implementar LLM para crear chatbots de atención al cliente receptivos e inteligentes.

Al finalizar esta formación, 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.
• Abordar consideraciones éticas y garantizar el cumplimiento de las normas de la industria.
• Implementar y mantener un chatbot basado en LLM para aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de IA de nivel intermedio que desean afinar modelos de lenguaje a gran escala de manera más accesible y eficiente, utilizando métodos como LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la teoría detrás de los enfoques de fine-tuning eficiente en parámetros.
• Implementar LoRA, Adapter Tuning y Prefix Tuning utilizando Hugging Face PEFT.
• Comparar las ventajas y desventajas en términos de rendimiento y costo entre los métodos PEFT y el fine-tuning completo.
• Desplegar y escalar LLMs afinados con requisitos reducidos de cómputo y almacenamiento.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Lima (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 modelos grandes de manera eficiente, adaptándolos a 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 LLM.
• Implementar QLoRA en el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes para aplicaciones de dominio específico.
• Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados utilizando cuantificación.
• Desplegar y evaluar los modelos ajustados finamente en aplicaciones del mundo real de manera eficiente.

Esta formación en vivo con instructor en Lima (online u presencial) está dirigida a profesionales intermedios de datos y marketing que desean aplicar LLMs para analizar e interpretar el sentimiento público a partir de diversas fuentes textuales, como publicaciones en redes sociales, reseñas de productos y comentarios de clientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del análisis de sentimientos y su aplicación mediante LLMs.
• Preprocesar y preparar conjuntos de datos para el análisis de sentimientos.
• Entrenar y afinar LLMs para reflejar con precisión los matices sentimentales en el texto.
• Analizar el sentimiento en tiempo real a partir de redes sociales y otras fuentes textuales.
• Integrar los resultados del análisis de sentimientos en estrategias empresariales y procesos de toma de decisiones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y redactores técnicos de nivel intermedio que deseen aprovechar los LLM para optimizar su flujo de trabajo de programación y crear documentación detallada y exhaustiva.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales empresariales y analistas de datos de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de los LLM para extraer información valiosa sobre los negocios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar LlamaIndex para su uso con LLM.
• Indexar y consultar conjuntos de datos personalizados utilizando LlamaIndex para mejorar la funcionalidad de los LLM.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones sofisticadas que utilicen LlamaIndex y LLM.
• Comprender y aplicar las mejores prácticas para trabajar con LLM y LlamaIndex.
• Abordar las consideraciones éticas implicadas en el despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM.

Esta formación en vivo con instructores en Lima (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de IA, profesionales del aprendizaje automático y científicos de datos de nivel intermedio que desean 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 la ampliación del contexto para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.
• Integrar LlamaIndex en sistemas y flujos de trabajo de IA existentes.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la ingeniería de prompt y el aprendizaje con pocos ejemplos.
• Diseñar prompts eficaces para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
• Aprovechar las técnicas de pocos ejemplos para adaptar los LLMs con mínimos datos.
• Optimizar el rendimiento de los LLMs para aplicaciones prácticas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online 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 traducción automatizada, evaluación de calidad y gobierno corporativo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir pipelines de localización de nivel corporativo con LLM que integren modelos abiertos y propietarios.
• Implementar flujos de trabajo automatizados de QA y métricas de calidad para la consistencia de la traducción.
• Establecer marcos de gobierno y aprobación para la producción de contenido multilingüe.
• Desplegar sistemas de localización escalables y auditables basados en LLM en entornos seguros.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima otorga a los ingenieros de datos las habilidades para integrar LLM en entornos SQL. Los participantes construirán tuberías de lenguaje natural, implementarán la optimización impulsada por IA y diseñarán flujos de trabajo empresariales seguros para el análisis de datos automatizado.

Esta capacitación en vivo en Lima ayuda a los profesionales a diseñar, construir y optimizar flujos de trabajo multimodales de LLM en Vertex AI. Cubre los modelos Gemini, el razonamiento de contexto largo y los pipelines que integran datos de texto, audio e imágenes. Las prácticas de laboratorio (hands-on) garantizan una preparación práctica y lista para el mundo real.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA y profesionales de localización de nivel intermedio que deseen diseñar pipelines de traducción automatizados y escalables utilizando tanto LLMs propietarios como de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar flujos de trabajo de traducción utilizando marcos de trabajo y API modernas de LLMs.
• Integrar modelos de código abierto y comerciales en sistemas de traducción escalables.
• Optimizar la calidad de la traducción mediante ajuste fino (fine-tuning), ingeniería de prompts y automatización.
• Implementar infraestructuras de traducción eficientes en costes y cumplimentas con las normas, adecuadas para entornos empresariales.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
• Describir la arquitectura de transformadores (transformers) que impulsa a los LLM.
• Utilizar las leyes empíricas de escalado para optimizar los LLM en función de distintas tareas y restricciones.
• Aplicar herramientas y métodos de vanguardia para entrenar, afinar (fine-tuning) e implementar LLM.
• Analizar las oportunidades y los riesgos que plantea la IA generativa para la sociedad y el ámbito empresarial.

Dominar la integración de IA en Postgres con esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima. Aprenda a configurar extensiones, implementar embeddings de pgvector y conectar LLMs para obtener información en tiempo real. Optimice consultas y construya sistemas inteligentes en un entorno de laboratorio en vivo práctico.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (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 potenciadas por LLM, como la inyección de mensajes (prompt injection), la filtración de datos y las respuestas sin filtrar, al tiempo que incorporan controles de seguridad como validación de entradas, supervisión humana en el proceso y barreras de seguridad en las salidas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades fundamentales 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 el aislamiento (sandboxing), pruebas de penetración interna (red teaming) y revisión humana en procesos de producción.

Esta capacitación en vivo con instructor en Lima (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 podrán:

• Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
• Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino de modelos preentrenados.
• Aplicar ajuste fino a grandes modelos de lenguaje (LLM) para tareas de PNL.
• Optimizar el rendimiento del modelo y abordar los desafíos comunes.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, desarrolladores de IA y entusiastas de la IA de nivel intermedio que deseen utilizar LLM para realizar diversas tareas de PLN y crear contenido novedoso y diverso con distintos propósitos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Modelos de Lenguaje Grande para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya un LLM popular.
• Crear un LLM básico y ajustarlo finamente sobre un conjunto de datos personalizado.
• Utilizar LLM para diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la resumización de textos, respuestas 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 con instrucción en Lima (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 en vivo impartida por instructores en Lima (en línea o presencial) 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 en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio que desean utilizar Tencent Hunyuan para desplegar modelos grandes y MoE con menor latencia, mayor rendimiento y mejor control de costos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar patrones de implementación en producción de Hunyuan, optimizar el rendimiento de la inferencia, implementar estrategias de agrupación (batching) y cuantización, y planificar operaciones de servicio escalables.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Lima (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 contenido de imagen, 3D y video.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: construir flujos de trabajo basados en prompts, generar y revisar activos multimodales, entregar resultados a través de aplicaciones o APIs, e integrar las capacidades de Hunyuan con las pilas tecnológicas de productos empresariales.

Los objetivos del curso son transformar a ingenieros de software e IA en ingenieros legales: las personas capaces de construir verdaderamente IA para tareas legales (eDiscovery, revisión e investigaciones).

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante, intermedio o avanzado que desean utilizar MCP para conectar asistentes de IA con herramientas externas, datos y servicios empresariales.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a arquitectos empresariales de nivel intermedio que desean utilizar el Protocolo de Contexto de Modelo para diseñar plataformas de integración de agentes seguras, escalables y gobernables para entornos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: explicar la arquitectura de 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 Lima (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 su implementación y operación empresarial.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Lima (en línea o presencial) está dirigida a líderes de TI de nivel intermedio, profesionales del cumplimiento normativo, equipos de seguridad y arquitectos empresariales que desean utilizar los principios de la IA soberana y las prácticas de gobernanza para diseñar entornos de IA que protejan los datos sensibles, cumplan con los requisitos de localización y reduzcan el bloqueo del proveedor.

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