Ingeniería de NLP Técnico y Asistentes de Ingeniería

2.1 Fundamentos de NLP: procesamiento de lenguaje natural, tokenización, embeddings, modelos de lenguaje y pipelines de procesamiento

2.2 RAG: principios de Retrieval-Augmented Generation, arquitectura general, componentes (retriever, generator, aggregator), fuentes de conocimiento y flujo de datos

2.3 Documentación técnica para NLP: estándares, plantillas, nomenclatura, documentación de APIs y trazabilidad de cambios

2.4 Logs y observabilidad para NLP: tipos de logs, logs estructurados, registro de prompts y respuestas, correlación entre logs y RAG

2.5 Integración de NLP y RAG: diseño de pipelines end-to-end, gestión de prompts, control de versiones de datos y modelos

2.6 Diseño para mantenibilidad y modular swaps: modularización, versionado de componentes, pruebas y acoplamiento suelto

2.7 Gobernanza de datos, seguridad y cumplimiento: privacidad, consentimiento, uso de datos, control de acceso y cumplimiento regulatorio

2.8 Métricas y evaluación de NLP y RAG: métricas comunes (precisión, F2, recall), BLEU/ROUGE para generación, recall@k, herramientas de evaluación y benchmarks

2.9 Gestión de IP, certificaciones y time-to-market: propiedad intelectual, licencias, patentes, certificaciones y plazos de entrega

2.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para implementación de NLP y RAG en asistencia técnica

3.1 Fundamentos de NLP Técnico: Documentación, Logs y RAG
3.2 Arquitecturas de pipelines NLP para soporte técnico y trazabilidad de logs
3.3 Integración de RAG con fuentes de documentación y registro de logs
3.4 Diseño de esquemas de anotación y normalización para documentación técnica
3.5 Gestión de versiones, auditoría y trazabilidad en documentos y respuestas generadas
3.6 Evaluación de rendimiento y métricas específicas para NLP en soporte técnico
3.7 Seguridad, privacidad y cumplimiento en NLP aplicado a documentación y logs
3.8 Gestión del conocimiento con MBSE/PLM y RAG para asistencia técnica
3.9 Despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos NLP en entornos de soporte
3.10 Casos prácticos: desarrollo de un asistente técnico con NLP y RAG

4.1 Alcance y casos de uso de NLP en Documentación, Logs y RAG para Asistencia Técnica Naval
4.2 Arquitecturas de implementación de NLP para Documentación y RAG: pipelines, ingestión de logs y indexación de conocimiento
4.3 Preparación y gobernanza de datos para NLP en contextos navales: recopilación, limpieza, etiquetado y cumplimiento
4.4 Diseño y despliegue de soluciones RAG para asistencia técnica: motores de recuperación, generación de respuestas y control de alucinaciones
4.5 Integración de NLP con sistemas de documentación y logs: APIs, conectores, seguridad y control de acceso
4.6 Despliegue de modelos NLP: on‑premises vs nube, rendimiento, latencia y seguridad en entornos marinos
4.7 Evaluación y validación de NLP en soporte técnico naval: métricas, pruebas de usuario y verificación de precisión y robustez
4.8 Gestión de cambios, trazabilidad y MBSE/PLM para proyectos NLP: control de versiones y trazabilidad de decisiones
4.9 Propiedad intelectual, cumplimiento normativo y time‑to‑market en soluciones NLP para defensa y doctrina naval
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para implementación de NLP en asistencia técnica marítima

5.1 Introducción a NLP Técnico y RAG en Asistencia
5.2 Fundamentos de Documentación Técnica con NLP
5.3 Análisis de Logs para Diagnóstico con NLP
5.4 Integración de RAG para Soporte Experto
5.5 Creación de Consultas Inteligentes para Asistencia
5.6 Extracción de Información Clave con NLP
5.7 Técnicas de Resumen y Generación de Respuestas
5.8 Casos de Uso y Ejemplos Prácticos
5.9 Evaluación del Rendimiento y Métricas Clave
5.10 Herramientas y Plataformas para la Implementación

6.1 Introducción a NLP y RAG en Soporte Técnico
6.2 Documentación Técnica: Estructura y Organización para NLP
6.3 Análisis de Logs: Extracción de Información Relevante
6.4 Recuperación Aumentada por Generación (RAG) para Consultas Eficientes
6.5 Diseño de Asistentes Técnicos Basados en NLP y RAG
6.6 Implementación de un Sistema RAG para Documentación
6.7 Optimización de la Búsqueda y Recuperación de Información
6.8 Integración de NLP en el Flujo de Trabajo del Soporte Técnico
6.9 Evaluación y Mejora Continua de los Asistentes Técnicos
6.10 Casos de Uso: Aplicaciones Prácticas y Ejemplos Reales

7.1 Introducción a NLP Técnico: Conceptos Clave
7.2 Fundamentos de RAG: Recuperación Aumentada Generativa
7.3 Documentación Técnica: Estructura y Diseño
7.4 Análisis de Logs: Extracción de Información Relevante
7.5 Técnicas de Soporte Experto: NLP y RAG en la Práctica
7.6 Creación de Asistentes Técnicos con NLP y RAG
7.7 Integración de NLP y RAG en Flujos de Trabajo
7.8 Evaluación y Optimización de Sistemas NLP
7.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de NLP en Soporte Técnico
7.10 Herramientas y Tecnologías para NLP y RAG

8.1 Fundamentos de NLP y RAG: Introducción a la recuperación de información
8.2 Procesamiento del lenguaje natural: Técnicas básicas y avanzadas
8.3 Arquitectura RAG: Componentes y flujos de trabajo
8.4 Documentación optimizada para NLP: Estructura y formato
8.5 Análisis de Logs: Extracción y clasificación de información
8.6 Implementación de RAG para soporte técnico: Casos de uso
8.7 Integración de NLP y RAG en sistemas de asistencia: Estrategias
8.8 Evaluación y mejora continua: Métricas y optimización
8.9 Herramientas y plataformas: Selección y configuración
8.10 Estudio de caso: Aplicación práctica en un entorno real

9.1 Fundamentos de la Arquitectura NLP para Asistencia Técnica Avanzada
9.2 Estrategias Avanzadas de Documentación y Curación de Datos para NLP
9.3 Optimización de Logs y Análisis de Datos para la Mejora Continua de Asistentes
9.4 Implementación de RAG (Retrieval-Augmented Generation) a Escala
9.5 Técnicas de Ingeniería de Prompting para Casos Complejos
9.6 Evaluación y Medición del Rendimiento de Asistentes NLP Especializados
9.7 Diseño de Sistemas de Asistencia Técnica Multilingües y Multimodales
9.8 Integración de NLP con Herramientas de Soporte Técnico Avanzadas
9.9 Estrategias de Implementación y Escalabilidad para Asistentes NLP Empresariales
9.10 Ética, Seguridad y Gobernanza en el Desarrollo de Asistentes Técnicos NLP

10.1 Fundamentos de NLP y RAG para Asistencia Técnica
10.2 Documentación Técnica: Estructura y Optimización
10.3 Análisis de Logs para Resolución de Problemas
10.4 Implementación de RAG para Respuestas Precisas
10.5 Integración de NLP en Flujos de Trabajo de Asistencia
10.6 Evaluación y Mejora Continua de Asistentes NLP
10.7 Casos de Uso: Implementación Práctica
10.8 Ética y Sesgos en Asistentes NLP
10.9 Herramientas y Plataformas para NLP y RAG
10.10 Proyecto Final: Creación de un Asistente Técnico NLP