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Temario del curso

Introducción a DeepSeek para Agentes de IA

  • Visión general de los modelos DeepSeek y sus aplicaciones en automatización.
  • Comprensión de los agentes de IA y los sistemas autónomos.
  • Principales desafíos 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 los 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 de 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 de robótica y la automatización.
  • Simulación de autonomía impulsada por IA en OpenAI Gym y Gazebo.
  • Implementación de sistemas autónomos en aplicaciones del mundo real.

Consideraciones Éticas y de Seguridad en la Autonomía de la IA

  • Asegurar un comportamiento ético de la IA en los agentes autónomos.
  • Gestión de sesgos y equidad en la toma de decisiones impulsada por IA.
  • Marcos regulatorios para sistemas de IA autónomos.

Despliegue y Escalabilidad de Agentes de IA

  • Despliegue de agentes de IA en plataformas en la nube y dispositivos periféricos (edge).
  • Escalado de la automatización impulsada por IA para aplicaciones empresariales.
  • Vigilancia y mantenimiento de sistemas de IA autónomos.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Competencia en programación con Python
  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con el despliegue y la optimización de modelos de IA

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de robótica
  • Especialistas en automatización
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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