OPTIMIZA TU IA CON MEMORIA Y RECUPERACIÓN AVANZADA

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Para que un modelo de IA sea realmente EFECTIVO, necesita más que solo generar texto. Aprenderás a integrar MEMORIA en tus sistemas, permitiendo que tus chatbots recuerden interacciones previas y ofrezcan respuestas más precisas. Implementarás bases de datos vectoriales para mejorar la recuperación de información en tiempo real y potenciarás la coherencia en las respuestas.

Dominarás la ARQUITECTURA RAG (Retriever-Augmented Generation), un enfoque clave para mejorar la precisión de la IA. Aprenderás a combinar modelos de lenguaje con recuperación de datos, logrando que tus sistemas generen respuestas más relevantes. A través de laboratorios, desarrollarás aplicaciones que usan esta arquitectura para optimizar la automatización en diversos sectores.

Aplicarás el concepto de MEMORIA DINÁMICA en chatbots avanzados, permitiendo que estos mantengan contexto a lo largo del tiempo. Aprenderás a vectorizar información, almacenar datos de conversación y crear experiencias interactivas más naturales. Esta habilidad es fundamental para construir asistentes inteligentes que realmente comprendan al usuario.

Con estas herramientas, podrás desarrollar modelos de IA que van más allá de simples interacciones. Dominarás técnicas que mejoran la AUTOMATIZACIÓN y la toma de decisiones, aumentando el valor de tus proyectos. Esta es tu oportunidad para especializarte en inteligencia artificial generativa y acceder a mejores oportunidades en el mercado laboral.

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Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ Usarás los modelos más avanzados que existen, el Nova y el Titan
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG , construirás Agentes Inteligentes, chatbots y copilotos de automatización
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

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En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅ Construir modelos de CHATBOTS con memoria a corto y largo plazo: Diseñar chatbots que mantengan conversaciones coherentes, reteniendo información clave en el corto plazo, y usen memoria a largo plazo para personalizar futuras interacciones, mejorando la experiencia del usuario.

✅ Implementar la ARQUITECTURA RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para modelos de I.A. generativa avanzados: Desarrollar sistemas que combinen generación de lenguaje con recuperación de datos, ofreciendo respuestas más precisas y contextuales en tiempo real a consultas complejas.

✅ Implementar la arquitectura RAG EXTENDIDA con LANGCHAIN para integrar la I.A. en arquitecturas empresariales: Utilizar LangChain para integrar IA generativa en flujos de trabajo empresariales, conectando diversas fuentes de datos y creando soluciones personalizadas dentro de los sistemas internos.

✅ Construir AGENTES INTELIGENTES para decisiones y automatización: Crear agentes de IA capaces de tomar decisiones basadas en análisis y ejecutar acciones automatizadas, aplicados en áreas como reportería, análisis predictivo y operaciones empresariales.

✅ Usar MULTI-AGENTES INTELIGENTES para razonamientos avanzados: Diseñar sistemas donde múltiples agentes especializados colaboren para resolver problemas complejos, compartiendo información y tomando decisiones conjuntas, mejorando la automatización y la toma de decisiones.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 10 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 10 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y CHATBOTS

    • ¿Qué es la IA generativa? Historia y evolución.
    • Aplicaciones prácticas de los chatbots en diversas industrias.
    • Conceptos clave: Modelos de lenguaje, transformers, y RAG (Retriever-Augmented Generation).
    • Arquitectura básica de un chatbot moderno.
    • Introducción a Amazon y Amazon Bedrock.
    • Configuración inicial del entorno en AWS: creación de cuenta y recursos.
    • Primeros pasos en el uso de la plataforma Amazon Bedrock.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE AMAZON BEDROCK Y MODELOS LLM

    • Introducción a los modelos de Bedrock: Titan y Nova.
    • ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funcionan?
    • Exploración de los diferentes casos de uso de LLM en la empresa.
    • Creación de un chatbot básico utilizando Amazon Bedrock.
    • Configuración y gestión de la API de Amazon Bedrock en AWS.
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados (Titan y Nova).
    • Configuración de entornos de desarrollo para trabajar con Amazon Bedrock.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG (RETRIEVER-AUGMENTED GENERATION)

    • ¿Qué es la arquitectura RAG y cómo potencia los chatbots?
    • Descripción de la memoria de corto y largo plazo en chatbots.
    • Implementación práctica de la arquitectura RAG en Amazon Bedrock.
    • Uso de bases de datos vectorizadas para recuperar contexto en tiempo real.
    • Creación de un sistema de recuperación de información mediante APIs.
    • Ejemplo práctico: Integración de RAG con el chatbot básico creado en MÓDULOS anteriores.
    • Escenarios de uso: Mejora de la precisión y relevancia en las respuestas del chatbot.
    • Evaluación de rendimiento y beneficios de la arquitectura RAG en producción.
  • MÓDULO 4: CONSTRUCCIÓN DE CHATBOTS CON MEMORIA DINÁMICA

    • Concepto de memoria dinámica en chatbots: corto y largo plazo.
    • Procesos de vectorización de datos para mejorar la recuperación de información.
    • Ejemplos prácticos de uso de memoria en chatbots: seguimiento de conversaciones previas.
    • Uso de bases de datos de memoria vectorizada en AWS.
    • Implementación de un sistema de seguimiento de interacciones pasadas.
    • Optimización de las respuestas del chatbot utilizando datos históricos.
    • Mejores prácticas para la gestión de memoria en sistemas conversacionales.
    • Integración de memoria dinámica en chatbots usando Amazon Bedrock y RAG.
  • MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES ESPECIALIZADOS

    • Desarrollo de agentes especializados (copiloto, reportería, SQL).
    • Creación de un agente copiloto para asistir en la toma de decisiones.
    • Ejemplos prácticos: Agentes para automatización de reportes y consultas.
    • Uso de bases de datos para la gestión de consultas SQL a través del chatbot.
    • Implementación de funciones simples y su integración con los agentes.
    • Manejo de múltiples peticiones con AWS Lambda.
    • Interacción entre agentes especializados y sistemas empresariales.
    • Ejemplo práctico: Crear un agente especializado en la toma de decisiones automatizadas.
  • MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS EXTERNOS

    • Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales existentes.
    • Introducción a AWS API Management para escalabilidad y control.
    • Gestión de autenticación y autorización de APIs
    • Ejemplos prácticos de integración de datos externos en las respuestas del chatbot.
    • Gestión de peticiones y respuestas mediante APIs REST.
    • Sincronización de sistemas empresariales con chatbots para interacción fluida.
    • Prácticas sobre la integración de fuentes de datos externas y su impacto en la precisión.
  • MÓDULO 7: SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD DE AGENTES EN AWS

    • Principales retos de seguridad en la implementación de chatbots.
    • Autenticación de usuarios.
    • Seguridad en la comunicación entre agentes y sistemas internos.
    • Prácticas recomendadas para proteger datos sensibles en un chatbot.
    • Escalabilidad en AWS: Uso de contenedores (Docker, Kubernetes) para chatbots.
    • Implementación de estrategias de escalado automático en Elastic Kubernetes Service (EKS).
    • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento en sistemas de chatbots.
    • Ejemplo práctico: Despliegue de un sistema escalable de chatbots y agentes en AWS.
  • MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN AWS

    • Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
    • Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (AWS).
    • Implementación de agentes especializados: chatbots, SQL, reportería, copiloto.
    • Uso de APIs para la orquestación de múltiples agentes en tiempo real.
    • Ejemplo práctico: Integración de un agente SQL para consultas de base de datos.
    • Sincronización de múltiples agentes para cumplir funciones simultáneas.
    • Gestión de peticiones y respuestas en un sistema multi-agente.
    • Implementación en AWS: uso de AWS Lambda para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con Nova Premier

Horario según tu país

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 INICIO: Sábado 1 de Marzo - 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados de 8:00 AM a 11:00 AM y
    • Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Argentina, Chile, Uruguay, Paraguay

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  • Bolivia, Puerto Rico, Venezuela

    • Sábados de 9:00 AM a 12:00 PM y
    • Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

    • Sábados de 7:00 AM a 10:00 AM y
    • Domingos de 7:00 AM a 10:00 AM

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"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




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Requisitos

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales