Cursos de AI Agents en Michigan

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de IA, desarrolladores de robótica y especialistas en automatización que desean aprovechar DeepSeek para construir agentes inteligentes de IA y sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los modelos de IA DeepSeek.
• Integrar DeepSeek en agentes de IA para la toma de decisiones y automatización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para entrenar sistemas autónomos.
• Implementar agentes autónomos impulsados por IA en entornos del mundo real.

Los agentes de IA autónomos están siendo integrados rápidamente en los procesos de toma de decisiones en sectores como defensa, salud, finanzas e infraestructura. A medida que estos sistemas ganan mayor independencia y autonomía, existe una necesidad urgente de marcos éticos robustos, mecanismos de gobernanza y supervisión regulatoria para guiar su diseño y despliegue.

Esta formación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está destinada a profesionales avanzados que desean explorar las implicaciones éticas, sociales y regulatorias del despliegue de agentes de IA autónomos en entornos reales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Analizar los riesgos éticos y dilemas morales que plantean los agentes de IA autónomos.
• Evaluar marcos de gobernanza y modelos regulatorios relevantes para el despliegue de alto impacto de sistemas de IA.
• Evaluar mecanismos de responsabilidad, explicación y transparencia en sistemas autónomos.
• Desarrollar estrategias para alinear el comportamiento de los agentes de IA con valores legales, éticos y sociales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Estudios de caso y simulaciones de roles.
• Análisis práctico de modelos de gobernanza y marcos éticos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

La automatización impulsada por IA combina la flexibilidad de las plataformas sin código con la inteligencia de los modelos de lenguaje grandes y los agentes autónomos para crear sistemas escalables e inteligentes.

Esta formación en vivo guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios que desean diseñar, construir y optimizar tuberías de automatización mejoradas con capacidades de toma de decisiones, orquestación y ejecución autónoma impulsadas por IA.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de automatización sin código mejorados mediante la interpretación y respuestas de IA.
• Utilizar encadenamiento de solicitudes, disparadores de webhooks y APIs para construir flujos lógicos escalables.
• Crear aplicaciones inteligentes que conecten servicios e interpreten datos de forma autónoma.
• Comprender, diseñar y desplegar agentes IA capaces de planificación y ejecución de acciones orientadas a objetivos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de IA intermedios, especialistas en seguridad y oficiales de cumplimiento que desean diseñar e implementar agentes de IA seguros, abordando preocupaciones éticas y robustez.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y desafíos éticos en el desarrollo de agentes de IA.
• Implementar principios de diseño centrados en la seguridad para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de robustez adversarial para prevenir ataques a los agentes de IA.
• Garantizar el cumplimiento con las pautas éticas de IA y estándares regulatorios.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores de IA intermedios y avanzados, investigadores e ingenieros multimedia que desean crear agentes de IA capaces de entender y generar contenido multi-modal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imágenes y voz.
• Implementar modelos multi-modales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar pipelines de AI multi-modal para eficiencia y precisión.
• Deploy agents of IA multi-modal en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y diseñadores de nivel principiante a intermedio que desean comprender y construir asistentes personales impulsados por IA para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de los asistentes personales impulsados por IA.
• Aprender los fundamentos de la integración de modelos de lenguaje con asistentes inteligentes.
• Construir y personalizar un asistente personal utilizando marcos y herramientas de IA.
• Implementar asistentes personales para aplicaciones reales en diferentes industrias.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está destinada a ingenieros avanzados de IA, desarrolladores de software empresarial y líderes empresariales que desean personalizar e implementar agentes de IA basados en LLM para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los LLM de código abierto.
• Personalizar y ajustar fino LLMs para casos de uso empresarial.
• Implementar agentes de IA utilizando LangChain y Hugging Face.
• Integrar agentes potenciados por LLM en flujos de trabajo empresariales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de robótica, investigadores de IA y especialistas en automatización que deseen desarrollar sistemas robóticos autónomos impulsados por IA para tareas complejas y colaboración humano-IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la toma de decisiones robóticas y automatización.
• Implementar la navegación impulsada por IA y evitación de obstáculos.
• Desarrollar sistemas robóticos colaborativos humano-IA.
• Deploy AI-powered perception and control systems in robots.

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de riesgos y ingenieros de IA que desean desarrollar y implementar soluciones impulsadas por IA para la automatización financiera y la detección de fraudes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
• Construir modelos de IA para detectar transacciones fraudulentas.
• Utilizar el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos en tiempo real.
• Implementar sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está orientada a profesionales de atención al cliente de nivel principiante a intermedio, desarrolladores de chatbots y equipos de automatización que desean implementar soluciones impulsadas por IA para el soporte al cliente y la automatización de servicios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del soporte al cliente impulsado por IA.
• Desarrollar e integrar chatbots de IA para manejar consultas de clientes.
• Utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático para mejorar las interacciones con los chatbots.
• Implementar agentes de IA en aplicaciones de servicio al cliente en el mundo real.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de IA principiantes y de nivel intermedio, así como a diseñadores UI/UX que desean aprender cómo construir, optimizar e implementar asistentes virtuales impulsados por IA.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo efectivos de AI conversacional y interfaces UI/UX.
• Implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) impulsados por IA.
• Integrar asistentes de IA con APIs y plataformas de terceros.
• Implementar y mantener asistentes de IA para aplicaciones del mundo real.

Mistral AI es una potente familia de modelos de IA de código abierto y listos para el uso empresarial, destinados a aplicaciones de lenguaje, multimodales y agentes.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen construir, implementar y administrar agentes de IA utilizando los modelos Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise y Devstral.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise y Devstral.
• Diseñar e implementar agentes de IA aprovechando los modelos de Mistral para casos de uso empresariales y de desarrolladores.
• Integrar sistemas de codificación, conectores y datos empresariales en los flujos de trabajo de los agentes.
• Optimizar el rendimiento, el costo y el cumplimiento para agentes alimentados por Mistral.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• 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.

Python es el lenguaje principal que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando modernos SDK y frameworks como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinada a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y configurar entornos basados en Python para sistemas agentes.
• Utilizar SDKs populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
• Orquestar flujos de trabajo y patrones de comunicación multi-agente.
• Aplicar mejores prácticas para la depuración, pruebas y mantenimiento de bases de código agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios de programación práctica y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos para construir flujos de trabajo de agentes end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agentes (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, las integraciones con herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, en Michigan (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las técnicas para implementar y administrar agentes de IA en entornos de producción.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines de implementación de IA escalables.
• Utilizar herramientas como Docker y Kubernetes para contenerizar y orquestar agentes de IA.
• Supervisar y optimizar agentes de IA en entornos de producción.
• Implementar flujos de trabajo CI/CD para la implementación de agentes de IA.
• Garantizar el cumplimiento con los requisitos de seguridad y gobernanza de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados de IA que desean dominar técnicas de aprendizaje por refuerzo e implementarlas para entrenar agentes de IA en la resolución de problemas complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos del aprendizaje por refuerzo y los Procesos de Decisión de Markov (MDPs).
• Diseñar e implementar algoritmos RL como Q-Learning, SARSA y Redes Q Profundas (DQN).
• Utilizar frameworks como OpenAI Gym y bibliotecas RL para aplicaciones prácticas.
• Entrenar agentes de IA para resolver problemas de toma de decisiones en el mundo real, con múltiples pasos.
• Abordar desafíos como el equilibrio entre exploración y explotación y la convergencia en el entrenamiento RL.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de IA intermedios y especialistas en automatización que desean integrar capacidades agenticas en aplicaciones impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agente y la toma de decisiones autónoma.
• Implementar agentes de IA con orientación a objetivos utilizando técnicas de auto-optimización.
• Integrar la colaboración multiagente para resolver problemas complejos.
• Mejorar la interacción entre IA y humanos mediante experiencias de usuario adaptativas.
• Implementar modelos de IA agente en aplicaciones del mundo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen dominar las habilidades para diseñar, construir e implementar MAS que resuelvan problemas complejos del mundo real.

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

• Comprender los principios de las arquitecturas de sistemas multiagente.
• Implementar estrategias de comunicación, coordinación y toma de decisiones en MAS.
• Aplique la teoría de juegos para modelar las interacciones de los agentes y resolver conflictos.
• Aproveche marcos como JADE para crear soluciones MAS escalables.
• Aborde desafíos como la escalabilidad, la confianza y el comportamiento emergente en MAS.

Amazon Bedrock AgentCore proporciona la infraestructura para diseñar, orquestar y gestionar sistemas multiagente, habilitando la colaboración, especialización y patrones de automatización avanzada entre múltiples entidades impulsadas por IA.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está destinada a profesionales avanzados que desean diseñar, implementar y optimizar sistemas multiagente de próxima generación utilizando las características de orquestación y gobernanza de AgentCore.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y arquitecturas de sistemas multiagente.
• Diseñar estrategias de orquestación para la colaboración entre agentes.
• Implementar protocolos de comunicación y negociación entre agentes.
• Implementar soluciones multiagente escalables y listas para entornos empresariales utilizando AgentCore.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con las características de orquestación de AgentCore.
• Casos de estudio de aplicaciones multiagente empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial) en Michigan, está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean construir flujos de trabajo seguros y conformes con agentes utilizando CrewAI en entornos empresariales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo seguros y auditable que involucren múltiples agentes.
• Implementar estrategias de privacidad de datos en sistemas autónomos.
• Integrar mecanismos de registro, gobernanza y cumplimiento normativo.
• Implementar y monitorear sistemas basados en CrewAI seguros en entornos de producción.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinado a profesionales de alto nivel que desean desarrollar y optimizar sistemas multiagente utilizando marcos de Agentic AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Agentic AI en entornos multiagente.
• Desarrollar agentes impulsados por IA que interactúan de manera autónoma.
• Implementar el aprendizaje por refuerzo para comportamientos adaptativos de la IA.
• Optimizar la colaboración y competencia multiagente.
• Aplicar Agentic AI en robótica, juegos y automatización empresarial.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está destinada a analistas de negocios intermedios, desarrolladores RPA y profesionales de IA que desean aprovechar el poder de los agentes de IA para la automatización de procesos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la automatización de procesos empresariales.
• Identificar oportunidades de automatización en dominios clave del negocio.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para flujos de trabajo de soporte al cliente, finanzas y cadena de suministro.
• Integrar agentes de IA con sistemas RPA y empresariales existentes.
• Evaluar y optimizar estrategias de automatización de IA para la eficiencia.

AgentCore simplifica el proceso de creación, mejora y monitoreo de agentes de IA completamente administrados al proporcionar una suite unificada de servicios diseñada para la implementación a gran escala.

Esta formación guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de nivel principiante a intermedio que desean obtener experiencia práctica creando agentes de IA listos para producción con AgentCore.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
• Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios administrados.
• Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad del agente.
• Implementar y monitorear agentes de IA en entornos de producción.

Formato del Curso

• Taller interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con servicios de AgentCore.
• Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su implementación.

Opciones de Personalización del Curso

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios de negocios e inteligencia artificial que desean crear agentes comerciales inteligentes y específicos del dominio utilizando CrewAI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CrewAI y su relevancia en casos de uso empresarial.
• Crear agentes orientados al negocio utilizando roles, herramientas y memoria.
• Construir equipos de agentes que colaboren para realizar flujos de trabajo comerciales.
• Aplicar CrewAI en escenarios prácticos como finanzas, marketing y soporte al cliente.

Vertex AI Agent Builder es un entorno de no-código/low-code para crear agentes fundamentados que combinan modelos generativos con generación aumentada por recuperación (RAG), lo que permite a los equipos construir rápidamente agentes que usen datos empresariales y búsqueda para proporcionar respuestas precisas y contextualizadas.

Este curso de formación dirigido por un instructor (online o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, configurar e implementar agentes inteligentes utilizando Vertex AI Agent Builder y patrones RAG.

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

• Diseñar flujos de trabajo de agentes fundamentados usando Agent Builder.
• Implementar pipelines RAG con búsqueda y tiendas vectoriales.
• Integrar fuentes de datos empresariales de manera segura para la recuperación.
• Evaluar e iterar el comportamiento del agente utilizando pruebas y métricas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos usando Vertex AI Agent Builder y componentes RAG.
• Ejercicios basados en proyectos para construir y perfeccionar agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

AutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.

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

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

AgentCore proporciona persistencia de memoria, un intérprete de código seguro y una herramienta de navegador que permiten a los agentes de IA ofrecer experiencias interactivas, dinámicas y conscientes del contexto.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar y implementar agentes de IA capaces de mantener el contexto a largo plazo, realizar cálculos en tiempo real y interactuar directamente con interfaces web.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar la memoria de AgentCore para flujos de trabajo estatales y conscientes del contexto.
• Hacer uso del intérprete de código seguro para cálculos dinámicos y transformaciones.
• Integrar la herramienta de navegador para la recuperación de datos en tiempo real e interacción con interfaces de usuario.
• Diseñar agentes interactivos para casos de uso en análisis, soporte al cliente y investigación.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con la memoria de AgentCore y herramientas.
• Casos de estudio en análisis, automatización y escenarios de soporte al cliente.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para concertarlo.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Michigan (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de juegos intermedios y entusiastas de la IA que deseen integrar agentes de IA efectivamente en aplicaciones de juego.

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

• Entender el papel de los agentes de IA en los juegos modernos.
• Desarrollar sistemas de toma de decisiones utilizando árboles de decisión y máquinas de estado finito.
• Implementar algoritmos de búsqueda de caminos como A* para la navegación dentro del juego.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para crear comportamientos de IA adaptativos.
• Optimizar el rendimiento de la IA para entornos de juego en tiempo real.

Esta formación en vivo (presencial o en línea) dirigida por un instructor está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean escalar sistemas CrewAI, integrar con herramientas empresariales y deploy soluciones de automatización en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar sistemas multiagente escalables utilizando CrewAI.
• Integrar agentes con herramientas empresariales como Slack, bases de datos y APIs.
• Implementar monitoreo, registro y diagnóstico del comportamiento de los agentes.
• Implementar, gestionar y escalar soluciones CrewAI en entornos de producción.

Los LLMs y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Charla interactiva 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 organizarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados que desean aprovechar la IA Agentic para la toma de decisiones en escenarios empresariales y técnicos complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la toma de decisiones autónoma en IA.
• Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínimo intervención humana.
• Integrar la IA Agentic en flujos de trabajo automatizados y sistemas empresariales.
• Optimizar procesos de toma de decisiones impulsados por AI para eficiencia y escalabilidad.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y las consideraciones éticas en la autonomía de IA.

Esta formación en vivo en Michigan (online o presencial) dirigida por un instructor está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar en el diseño y desarrollo de agentes autónomos para aplicaciones prácticas.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de los agentes autónomos.
• Explore las aplicaciones del mundo real de los agentes autónomos de IA.
• Diseñe, capacite e implemente agentes mediante el aprendizaje por refuerzo.
• Integre los agentes en los sistemas existentes para la automatización y la toma de decisiones.
• Abordar las consideraciones éticas y los desafíos en el despliegue de agentes autónomos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean diseñar e implementar sistemas multiagente personalizados utilizando CrewAI con flujos de trabajo complejos, disparadores de eventos y integraciones de herramientas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y construir agentes de IA personalizados con roles especializados y herramientas.
• Implementar flujos de tareas multiagentes complejos y orientados a eventos.
• Integrar APIs externas y canales de datos dentro de un sistema CrewAI.
• Optimizar la coordinación, el manejo de errores y la eficiencia de ejecución en sistemas multiagentes.

AutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
• Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
• Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
• Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.

Formato del Curso

• Seminario interactivo 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, por favor contáctenos para arreglarlo.

AgentCore proporciona funciones integradas de identidad, observabilidad y conformidad que permiten a las organizaciones implementar agentes de IA de manera responsable en entornos empresariales.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a prácticas avanzadas que desean diseñar y operar sistemas seguros, auditable y conforme a AI agents utilizando Amazon Bedrock AgentCore.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de identidad y permisos empresariales para agentes.
• Habilitar la observabilidad mediante registros estructurados, métricas y seguimiento.
• Aplique controles de conformidad para alinearse con marcos normativos.
• Realizar auditorías de actividad del agente y mantener controles seguros a nivel de sesión.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de seguridad y monitoreo de AWS.
• Casos de estudio en entornos empresariales regulados.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que desean optimizar la colaboración del equipo remoto utilizando flujos de trabajo impulsados por IA y análisis Read AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
• Automatizar seguimientos y documentación para reducir la sobrecarga de las reuniones.
• Utilizar resúmenes de IA tanto para colaboración sincrónica como asincrónica.
• Seguir el compromiso del equipo y la responsabilidad a través de las perspectivas de Read AI.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio y avanzado que desean integrar Read AI con plataformas como Slack, sistemas CRM y Notion para automatizar flujos de trabajo e improve la eficiencia del equipo.

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

• Conectar Read AI con Slack, Salesforce, Notion y herramientas similares.
• Automatizar la entrega de resúmenes de reuniones y acciones en diferentes plataformas.
• Sincronizar datos de Read AI con sistemas CRM y tableros de tareas.
• Solucionar problemas de integración y optimizar configuraciones según las necesidades del equipo.

AgentCore Runtime & Gateway es un par de servicios AWS para empaquetar, implementar y exponer de manera segura agentes IA con integraciones simplificadas a sistemas externos.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos de ingeniería intermedios que desean pasar de prototipos de agentes a producción dominando el AgentCore Runtime para la implementación y el Gateway para la conectividad segura e integración con APIs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar entornos de AgentCore Runtime e empaquetar agentes para su implementación.
• Exponer agentes a través del Gateway con puntos finales autenticados y limitados por velocidad.
• Integrar herramientas y APIs externas en flujos de trabajo de agentes utilizando contratos estables.
• Instrumentalizar la observabilidad, el registro y el monitoreo del uso para la operación en producción.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos con implementaciones de Runtime e integraciones de Gateway.
• Ejercicios prácticos enfocados en confiabilidad, seguridad y despliegue.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

AutoGen para la Automatización de IA Empresarial es un curso práctico centrado en la implementación de sistemas de agentes inteligentes escalables para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco de trabajo AutoGen.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar arquitecturas multi-agente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco de trabajo AutoGen.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales utilizando AutoGen y agentes LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y manejo contextual.
• Construir pipelines RAG y conectar datos empresariales para la automatización contextual.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• 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.

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

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de tooling de desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo agente para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrolladores y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

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

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está destinada a profesionales de nivel principiante que desean comprender cómo funcionan los agentes de IA y construir sus propios sistemas de chatbots interactivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de los agentes de IA y sus aplicaciones.
• Explorar los principios del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
• Diseñar un flujo conversacional para un chatbot.
• Desarrollar un chatbot funcional usando Python y herramientas relacionadas.
• Implementar el chatbot para interactuar con usuarios reales.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar flujos de trabajo técnicos y comerciales utilizando CrewAI mediante casos de uso del mundo real e integraciones de herramientas.

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

• Comprender la arquitectura y principios básicos de CrewAI.
• Diseñar flujos de trabajo que involucren a múltiples agentes colaboradores.
• Integrar CrewAI con API, herramientas y sistemas externos.
• Implementar y orquestar casos de uso de automatización del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está destinada a profesionales de negocios intermedios que deseen aprovechar Grok AI para análisis empresariales, automatización de flujos de trabajo y mejora de la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las capacidades y aplicaciones de Grok AI en el negocio.
• Aprovechar Grok AI para la investigación de mercados y el análisis competitivo.
• Automatizar tareas empresariales rutinarias utilizando flujos de trabajo impulsados por IA.
• Utilizar las perspectivas generadas por IA para la toma de decisiones estratégicas.
• Mejorar la colaboración y la productividad del equipo con Grok AI.

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Michigan (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que desean entender y crear agentes de IA simples para aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de los agentes de IA.
• Identificar diferentes tipos de agentes de IA y sus aplicaciones.
• Diseñar e implementar agentes de IA básicos para tareas prácticas.
• Explorar herramientas y marcos de trabajo para la construcción de agentes de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está orientada a profesionales principiantes que deseen explorar los fundamentos de CrewAI y construir sistemas multiagente simples.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los principios de diseño de CrewAI.
• Definir roles, tareas y flujos dentro de un equipo de agentes.
• Crear flujos de trabajo colaborativos utilizando el marco de CrewAI.
• Construir, probar y ejecutar escenarios multiagente básicos.

Amazon Bedrock AgentCore es un marco listo para el enterprise para construir, implementar y escalar agentes de IA con soporte integrado para memoria, observabilidad y gestión de identidad segura.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, asegurar y operar sistemas de IA agente utilizando AWS Bedrock AgentCore.

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

• Comprender la arquitectura y componentes de AgentCore.
• Implementar y administrar agentes de IA con Runtime y Gateway.
• Implementar memoria persistente e interacciones estatales.
• Aplicar controles de identidad, observabilidad y cumplimiento normativo.
• Diseñar sistemas multi-agente para flujos de trabajo a escala empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Sesiones prácticas de AWS con AgentCore.
• Ejercicios prácticos con escenarios de implementación y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo y en Michigan (en línea o presencial), está destinado a profesionales de nivel principiante que desean comprender las capacidades, los casos de uso y las aplicaciones potenciales de Grok AI.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender qué es Grok AI y cómo se diferencia de otros chatbots.
• Explorar las características clave y funcionalidades de Grok AI.
• Interactuar eficazmente con Grok AI para uso personal y empresarial.
• Aprovechar Grok AI para la productividad, creatividad y resolución de problemas.
• Reconocer las consideraciones éticas y limitaciones de los chatbots de IA.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla 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, por favor póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial) en Michigan, está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender a usar Read AI para capturar resúmenes de reuniones, extraer información clave y generar acciones con esfuerzo manual mínimo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Read AI para reuniones en plataformas principales.
• Generar automáticamente resúmenes de reuniones y identificar acciones.
• Interpretar el análisis de participación y sentimiento proporcionado por Read AI.
• Compartir, editar y organizar resúmenes eficazmente para la colaboración del equipo.

Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a entender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agente utilizando AutoGen v0.4. 

A través de una mezcla de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, administrar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs). 

Al finalizar el curso, obtendrás una sólida base en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.