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Temario del curso
Introducción al ecosistema de Mistral AI
- Visión general de los modelos de Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Posicionamiento en el ecosistema de IA agéntica
- Funcionalidades clave y diferenciadores
Principios de diseño de agentes
- Qué define a un agente de IA
- Definición de roles, memoria y herramientas del agente
- Agentes centrados en empresas vs. centrados en el desarrollador
Práctica con Mistral Medium 3
- Configuración inicial y parametrización del modelo
- Ajuste y optimización de la inferencia
- Flujos de trabajo multimodales y de codificación
Desarrollo con Devstral
- Diseño de agentes centrados en el código
- Integración de Devstral para la comprensión de código
- Mejores prácticas para asistentes de ingeniería
Integración con Le Chat Enterprise
- Despliegue de Le Chat para agentes empresariales
- Integración de RBAC, SSO y cumplimiento normativo
- Conexión de aplicaciones y almacenes de datos empresariales
Flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo
- Combinación de Mistral Medium 3, Devstral y Le Chat
- Creación de flujos de trabajo con múltiples herramientas (conectores, APIs, fuentes de datos)
- Anclaje (grounding) y patrones de RAG
Despliegue y gobernanza
- Autoalojamiento vs. despliegue por API
- Monitoreo, registros y observabilidad
- Consideraciones sobre costos, rendimiento y cumplimiento
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la programación en Python
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
- Familiaridad con APIs e integración de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Arquitectos de soluciones
- Equipos de ML aplicado
- Desarrolladores de producto
14 Horas