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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
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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