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Temario del curso
Introducción a Quark
- Visión general de Quark como plataforma de agentes de inteligencia artificial
- Comprensión de la arquitectura y los componentes clave
- Configuración de Quark para el desarrollo
Creación de Agentes Inteligentes con Quark
- Diseño de agentes y marcos de toma de decisiones
- Desarrollo de flujos de trabajo de automatización con Quark
- Implementación de árboles de decisión y máquinas de estado
Integración de Quark con Datos y Sistemas
- Ingesta y procesamiento de datos con Quark
- Integración de Quark con APIs y bases de datos externas
- Optimización de la toma de decisiones en tiempo real
Automatización Avanzada con Quark
- Automatización basada en eventos con Quark
- Creación de flujos de trabajo dinámicos y matrices de decisión
- Gestión de lógica de decisión compleja
Pruebas y Monitoreo de Agentes Inteligentes
- Implementación de marcos de prueba para agentes de Quark
- Monitoreo del rendimiento y la eficiencia de los agentes
- Resolución de problemas y depuración de errores comunes
Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
- Análisis de casos de éxito de Quark para automatización
- Aplicación de Quark para agilizar procesos empresariales
- Construcción de un prototipo de agente inteligente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con conceptos de inteligencia artificial y automatización
Público objetivo
- Ingenieros de inteligencia artificial
- Desarrolladores de software
14 Horas