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Temario del curso
Introducción a DeepSeek para agentes de IA
- Resumen de los modelos DeepSeek y sus aplicaciones en automatización.
- Comprensión de los agentes de IA y los sistemas autónomos.
- Desafíos clave en la autonomía impulsada por IA.
Integración de DeepSeek con agentes de IA
- Uso de DeepSeek para la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
- Conexión de modelos DeepSeek con frameworks de agentes de IA.
- Optimización del rendimiento de DeepSeek en sistemas autónomos.
Aprendizaje por refuerzo para sistemas autónomos
- Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo.
- Entrenamiento de agentes de IA con DeepSeek y aprendizaje por refuerzo.
- Ajuste fino de modelos de IA para el aprendizaje continuo.
Desarrollo de robótica y automatización impulsadas por IA
- Uso de DeepSeek para el control y la automatización de la robótica.
- Simulación de la autonomía impulsada por IA en OpenAI Gym y Gazebo.
- Despliegue de sistemas autónomos en aplicaciones del mundo real.
Consideraciones éticas y de seguridad en la autonomía de la IA
- Aseguramiento de un comportamiento ético de la IA en agentes autónomos.
- Gestión de sesgos e imparcialidad en la toma de decisiones impulsada por IA.
- Marco normativo para sistemas de IA autónomos.
Despliegue y escalado de agentes de IA
- Despliegue de agentes de IA en plataformas en la nube y dispositivos de borde.
- Escalado de la automatización impulsada por IA para aplicaciones empresariales.
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA autónomos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Competencia en programación con Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje automático
- Conocimiento del despliegue y optimización de modelos de IA
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de robótica
- Especialistas en automatización
14 Horas
