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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los agentes autónomos
- ¿Qué son los agentes autónomos?
- Características y funcionalidades clave
- Aplicaciones en diversos sectores
Conceptos centrales del diseño de agentes
- Arquitecturas y tipos de agentes
- Comprensión de los entornos de los agentes
- Sistemas multiagente e interacciones
Creación de agentes de IA con aprendizaje por refuerzo
- Visión general del aprendizaje por refuerzo (RL)
- Diseño de sistemas de recompensa para agentes
- Entrenamiento de agentes utilizando OpenAI Gym
Desarrollo de aplicaciones prácticas
- Creación de sistemas de recomendación con agentes autónomos
- Implementación de agentes para la automatización de procesos
- Uso de agentes para monitoreo y detección ambiental
Integración de agentes en sistemas existentes
- Comunicación con APIs externas
- Incrustación de agentes en arquitecturas basadas en la nube
- Garantía de compatibilidad con herramientas existentes
Abordaje de desafíos y consideraciones éticas
- Manejo de comportamientos inesperados de los agentes
- Garantía de equidad e inclusión
- Cumplimiento de normas legales y éticas
Exploración de capacidades avanzadas de los agentes
- Incorporación del procesamiento del lenguaje natural
- Aprovechamiento de la colaboración entre múltiples agentes
- Mejora de la toma de decisiones con IA
Tendencias futuras en agentes autónomos
- tecnologías emergentes en el diseño de agentes
- Expansión de aplicaciones en diversos sectores
- Oportunidades y desafíos en sistemas autónomos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Experiencia en el diseño e implementación de algoritmos
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
