Temario del curso
Introducción a los sistemas de IA agéntica
- Definición de la IA agéntica y sus capacidades
- Diferencias clave entre la IA basada en reglas y la 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 orientadas a objetivos
- Implementación de memoria, conciencia del contexto 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 de los agentes
Optimización de la colaboración multiagente
- Diseño de agentes de IA para tareas cooperativas y competitivas
- Gestión de la comunicación entre agentes y la delegación de tareas
- Escalamiento de sistemas multiagente para aplicaciones del mundo real
Mejora de la toma de decisiones en la IA agéntica
- Aprendizaje por refuerzo y agentes de IA que se mejoran a sí mismos
- Planificación, razonamiento y ejecución de objetivos a largo plazo
- Equilibrio entre la automatización y la supervisión humana
Seguridad, ética y cumplimiento 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 los sistemas de autoaprendizaje
- Expansión de las capacidades de los agentes de IA con aprendizaje multimodal
- Preparación para la próxima generación de IA autónoma
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
- Familiaridad con la integración de modelos de IA basados en APIs
Público objetivo
- Ingenieros de IA que desarrollan sistemas de inteligencia artificial autónomos
- Investigadores de aprendizaje automático que exploran marcos de trabajo de IA multiagente
- Desarrolladores que implementan automatización impulsada por IA
Testimonios (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
La mezcla de teoría y práctica, así como de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traducción Automática