Diploma emitido por FUNDAE
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Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA
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| La duración del curso de Creación de un chatbot de IA con WhatsApp API, Docker, Langchain, Cloud Run, ChatGPT y Python es de 40 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. PLAZO DE REALIZACIÓN: El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa. |
Bonificación
Curso bonificable al 100%
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
Modalidades
Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
NOTA:
Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.
El temario predefinido del curso online de Creación de un chatbot de IA con WhatsApp API, Docker, Langchain, Cloud Run, ChatGPT y Python es el siguiente:
1 Introducción a chatbots
1.1 Introducción a Chatbots y Python
1.2 Fundamentos de Whatsapp api
2 Explorando Meta for Developers
2.1 Crear aplicaciones e Meta for Developers
2.2 Enviar mensaje de whatsapp con Postman
3 WhatsApp Service en Python Parte 1
3.1 Configuración del entorno de trabajo en Visual Studio Code
3.2 Creación de APIS y Postman Hub
3.3 Hola mundo con Flask
3.4 Creación del metodo getAccesToken
4 WhatsApp Service en Python Parte 2
4.1 Solucionar error del request y hacer pruebas del metodo GET
4.2 Creación del metodo RecievedMessage
4.3 Creación de plantillas de envío de mensajes
4.4 Creación de la función whatsappservice
5 WhatsApp Service en Python Parte 3
5.1 Creación de token permanente
5.2 Configuración del EVENT RECEIVED WHATSAPP
5.3 Prueba de whatsappservice en postman
6 Deploy app en Google Cloud Platform Parte 1
6.1 Creación de un contenedor en Docker
6.2 Despliegue de una imagen de docker en Docker Hub
6.3 Despliegue de whatsappservice en cloud run
6.4 Configurar Webhook en la app de meta for developers I
6.5 Configurar Webhook en la app de meta for developers II
7 PDF embeddings and storage in Google Cloud Storage Parte 1
7.1 Generación de Embeddings con OpenAI y Colab I
7.2 Generación de Embeddings con OpenAI y Colab II
7.3 Generación de Embeddings con OpenAI y Colab III
7.4 Creación de Bucket y cuenta de servicio en GCP
8 PDF embeddings and storage in Google Cloud Storage Parte 2
8.1 Creación de la clase VectorManagerGoogleCloud I
8.2 Creación de la clase VectorManagerGoogleCloud II
8.3 Subir a Google Cloud Storage los vectores generados
9 OpenAI Service en Python Parte 1
9.1 Configuración del servicio openaiservice
9.2 Descargar vectores almacenados en cloud storage
9.3 Importación de los vectores descargados desde FAISS
9.4 Generación de la respuesta usando GPT
10 OpenAI Service en Python Parte 2
10.1 Prueba del servicio openaiservice
10.2 Creación de la imagen docker
10.3 Solucion al error al nombre del archivo y el puerto y despliegue
10.4 Integración del servicio openaiservicegpt a whatsappserviceapp
11 OpenAI Service en Python Parte 3
11.1 Despliegue del servicio whatsappserviceapp en cloud run
11.2 Prueba del servicio desde whatsapp app
12 Chat history en LangChain
12.1 Chat History en LangChain
12.2 Despliegue de openaiservicegpt I
12.3 Despliegue de openaiservicegpt II
13 Pruebas del chatbot en WhatsApp
13.1 Prueba del chatbot desde whatsapp
13.2 Prueba con otro archivo pdf
13.3 Siguientes pasos del proyecto
El curso se construye como un proyecto único que vas ampliando módulo a módulo, desde el primer mensaje hasta un chatbot RAG completamente desplegado en producción. Estos son los hitos prácticos que completarás:
Estos son los problemas técnicos más frecuentes al construir este tipo de chatbot. Conocerlos de antemano te ahorra horas de debugging:
Inicio
localhost sin tunelización (ngrok o similar), el webhook nunca llegará. Cloud Run ya incluye HTTPS, pero en desarrollo local necesitas un túnel.--platform linux/amd64 al construir la imagen.text-embedding-3-small). Cambiar de modelo entre la indexación y la consulta rompe la búsqueda por similitud.Storage Object Viewer asignado.Recursos gratuitos que complementan directamente lo que vas a construir en el curso:
docker build --platform linux/amd64 -t nombre-imagen . — construye imagen compatible con Cloud Rungcloud run deploy --source . — despliega directamente desde código fuente sin Docker Hubpip freeze > requirements.txt — genera el fichero de dependencias para el Dockerfiledocker logs CONTAINER_ID — revisa errores del contenedor en local antes de subir a la nubelangchain, whatsapp-business-api y google-cloud-run con miles de respuestas verificadas
Artículos publicados sobre Creación de un chatbot de IA con WhatsApp API, Docker, Langchain, Cloud Run, ChatGPT y Python
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Por Ana Maria Gonzalez
Cómo los Chatbots de IA con WhatsApp API están transformando la comunicación empresarial Los chatbots de inteligencia artificial se han convertido en una herramienta esencial para empresas que buscan mejorar la atención al cliente y optimizar procesos internos. Integrar WhatsApp API permite a las organizaciones interactuar de forma directa y automatizada con millones de usuarios, ofreciendo respuestas rápidas, personalizadas y disponibles 24/7. Estas soluciones aprovechan tecnologías modernas como Python, Docker y ChatGPT para gestionar conversaciones inteligentes y flujos de trabajo automatizados. Además, plataformas en la nube como Google Cloud Run permiten que los chatbots sean escalables, seguros y confiables, adaptándose a la demanda de usuarios en tiempo real. Empresas reconocidas como Meta, Microsoft y Amazon ya utilizan chatbots avanzados para optimizar la interacción con clientes, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la satisfacción general. La combinación de IA, mensajería instantánea y análisis de datos ofrece insights valiosos que permiten a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y precisas. En el contexto empresarial actual, los chatbots con IA no solo facilitan la atención al cliente, sino que también optimizan procesos de soporte, comunicación interna y gestión de consultas frecuentes. Su implementación permite soluciones escalables, eficientes y adaptadas a las necesidades específicas de cada negocio, consolidándose como una pieza clave de la digitalización y la innovación tecnológica. |
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Por Mario Madrid Cómo Docker Revoluciona la Automatización de Chatbots de IA La automatización de procesos se ha vuelto clave para optimizar el desarrollo y despliegue de aplicaciones modernas. Docker permite contenerizar un chatbot de IA, garantizando un entorno consistente desde el desarrollo hasta la producción. Esto asegura que la aplicación funcione correctamente en distintos entornos sin incompatibilidades y facilita la integración de herramientas modernas. Gracias a Docker, es posible escalar un chatbot rápidamente, desplegando múltiples instancias en minutos. Esto asegura disponibilidad 24/7 y permite que los usuarios reciban respuestas inmediatas. Además, Docker facilita la implementación de prácticas de CI/CD, logrando actualizaciones y mejoras continuas de manera fluida. Al desplegar tu chatbot en contenedores, se garantiza un entorno de producción controlado, reduciendo errores y optimizando recursos. Esto mejora la eficiencia del equipo de desarrollo y proporciona una experiencia más confiable al usuario. Empresas que implementan chatbots de IA con Docker reportan entornos más estables y soluciones escalables, esenciales para mantener la competitividad en la era digital. |
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Somos una empresa de formación bonificada especializada en formación online en sus diferentes modalidades: teleformación, aula virtual y formación mixta.
Ayudamos a nuestros clientes a alcanzar una mayor productividad mediante acciones formativas ajustadas a sus necesidades reales.
Formación que transforma equipos. Nos esforzamos por aportar valor: diseñamos itinerarios con objetivos concretos de negocio, medimos la finalización real, y acompañamos a cada alumno hasta el final. Por eso el 95% de quienes empiezan, terminan.
