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Temario del curso

Introducción a la IA Agentiva

  • Definición de IA agentiva y su relación con los sistemas tradicionales de IA
  • Resumen de arquitecturas basadas en razonamiento, memoria y objetivos
  • Casos de uso clave y aplicaciones industriales

Conceptos Fundamentales y Patrones de Diseño

  • El ciclo del agente: percepción, razonamiento y acción
  • Sistemas de un solo agente frente a sistemas multi-agente
  • Interacción con el entorno e invocación de herramientas

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts

  • Diseño de prompts efectivos para el razonamiento y descomposición de tareas
  • Uso de ejemplos, restricciones y roles para obtener un mejor control
  • Depuración e iteración sistemática de prompts

Construcción de Flujos de Trabajo Agentivos Simples

  • Implementación de un ciclo de agente en Python
  • Integración con APIs y herramientas simples
  • Gestión del estado y la memoria del agente

Diseño Responsable y Prácticas de Seguridad

  • Consideraciones éticas y uso responsable de los agentes
  • Sesgo, transparencia y responsabilidad en sistemas de IA
  • Control de acceso, protección de datos y seguridad del contenido

Proyecto Práctico: Diseño de un Agente Responsable

  • Definición del alcance del problema y los objetivos
  • Desarrollo del prompt y la lógica de control
  • Pruebas, refinamiento y evaluación del comportamiento del agente

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de IA o aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con la sintaxis y scripting de Python
  • Experiencia trabajando con datos o aplicaciones basadas en API

Público Objetivo

  • Científicos de datos que comienzan en el desarrollo de IA agentiva
  • Ingenieros de ML junior que exploran arquitecturas de agentes aplicados
  • Gerentes tecnológicos que buscan comprender los principios de diseño y seguridad de los agentes
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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