El curso “Implementación de chatbots locales y privados” enseña a diseñar e implementar asistentes conversacionales basados en LLM que funcionan sin depender de la nube y usando documentación privada.
Se aplicará la técnica RAG para enriquecer respuestas con información contextual, trabajando con fragmentación de documentos, bases de datos vectoriales y recuperación de información.
Al finalizar, los participantes habrán creado un chatbot funcional y autónomo, adquiriendo conocimientos clave en IA generativa y PLN aplicado.
El aprendizaje profundo está en el núcleo de la Inteligencia Artificial que tenemos presente, y cada vez más, en nuestro día a día. Sin embargo, ¿qué entendemos como aprendizaje profundo? En este curso se presentarán los conceptos clave para dar respuesta a esta pregunta, acompañados de casos prácticos utilizando la librería PyTorch del lenguaje Python.
Se trata de un taller práctico estructurado en dos fases, una inicial donde los asistentes ensamblarán un dispositivo GNSS Real Time Kinematic o RTK con precisión centimétrica a partir de sus componentes y aprenderán a configurarlo así como diseñar piezas en 3D para albergar el equipo.
En la fase final, los asistentes podrán aprender a sacarle todo el partido a estos equipos mediante ejercicios como levantamientos topográficos o replanteo de caminos públicos.
En esta segunda fase será necesario traer instalado QGIS y Autocad. Hay disponible una versión con licencia gratuita temporal en la web de Autodesk.
Curso intensivo de 4 horas diseñado para introducir de manera clara y accesible el concepto de redes neuronales. Utiliza analogías cotidianas, visualizaciones interactivas y ejemplos reales para explicar su funcionamiento sin requerir conocimientos avanzados en matemáticas o programación. Incluye una demostración práctica de creación de una red neuronal básica usando herramientas gratuitas (Keras y Google Colab). Dirigido a principiantes curiosos por la IA.
Charla técnica que presenta el Model Context Protocol (MCP), un protocolo estructurado para optimizar la comunicación con modelos de lenguaje (LLMs). Enfocado en resolver problemas comunes como respuestas imprecisas o falta de contexto, promete interacciones más eficientes y predecibles con sistemas de IA.
