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Temario del curso

Introducción a los sistemas de IA agéntica

  • Definición de IA agéntica y sus capacidades.
  • Diferencias clave entre IA basada en reglas e IA autónoma.
  • Casos de uso y aplicaciones industriales.

Arquitectura de sistemas de IA agéntica

  • Marcos de trabajo y herramientas para construir IA autónoma.
  • Diseño de agentes de IA con capacidades impulsadas por objetivos.
  • Implementación de memoria, conciencia contextual y adaptabilidad.

Desarrollo de agentes de IA con Python y APIs

  • Construcción de agentes de IA.
  • Integración de modelos de IA con fuentes de datos externas.
  • Manejo de respuestas de APIs y mejora de las interacciones del agente.

Optimización de la colaboración entre múltiples agentes

  • Diseño de agentes de IA para tareas cooperativas y competitivas.
  • Gestión de la comunicación entre agentes y delegación de tareas.
  • Escalado de sistemas de múltiples agentes para aplicaciones del mundo real.

Mejora de la toma de decisiones en la IA agéntica

  • Aprendizaje por refuerzo y agentes de IA que se auto-mejoran.
  • Planificación, razonamiento y ejecución de objetivos a largo plazo.
  • Equilibrio entre automatización y supervisión humana.

Seguridad, ética y cumplimiento normativo en la IA agéntica

  • Abordaje de sesgos y garantía de un despliegue responsable de la IA.
  • Medidas de seguridad para la toma de decisiones impulsada por IA.
  • Consideraciones regulatorias para sistemas de IA autónomos.

Tendencias futuras en la IA agéntica

  • Avances en la autonomía de la IA y sistemas de autoaprendizaje.
  • Expansión de las capacidades de los agentes de IA mediante aprendizaje multimodal.
  • Preparación para la próxima generación de IA autónoma.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Familiaridad con la integración de modelos de IA basados en APIs.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA que desarrollan sistemas de IA autónomos.
  • Investigadores de ML que exploran marcos de trabajo de IA de múltiples agentes.
  • Desarrolladores que implementan automatización impulsada por IA.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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