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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA generativa y la IA agéntica

  • ¿Qué es la IA generativa? ¿Qué es la IA agéntica?
  • Cómo se diferencian y se complementan mutuamente.
  • Casos de uso y tendencias en diferentes industrias.

Arquitectura y herramientas de IA generativa

  • Modelos Transformer: GPT, LLaMA, Claude, entre otros.
  • Ajuste fino vs. aprendizaje en contexto.
  • Herramientas: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio.

Ingeniería de prompts para control y estructura

  • Patrones de prompts para redacción, codificación, resumición, etc.
  • Prompting few-shot, zero-shot y razonamiento encadenado (chain-of-thought).
  • Uso de bibliotecas de prompts y herramientas de pruebas.

Comprensión de la IA agéntica

  • Definición y evolución de la IA agéntica.
  • Arquitecturas: planificación, memoria, herramientas, autorreflexión.
  • Marcos de trabajo populares: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph.

Diseño e implementación de agentes autónomos

  • Establecimiento de objetivos y descomposición de tareas.
  • Integración de herramientas y APIs (búsqueda, memoria, código).
  • Coordinación multiagente y supervisión con intervención humana.

Casos de uso y escenarios de implementación

  • Generación de contenido vs. orquestación de tareas.
  • Productividad empresarial, atención al cliente, extracción de datos.
  • Implementación responsable y segura.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia trabajando con APIs o lenguajes de programación, como Python.
  • Familiaridad con la ingeniería de prompts o el uso de modelos de lenguaje de gran escala (LLM).

Público objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de IA.
  • Equipos de innovación e I+D.
  • Gerentes de producto técnico que exploran sistemas de IA agéntica.

Número de participantes


Precio por participante

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