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Temario del curso

Introducción a la IA Agentiva y descripción general del bootcamp

  • Comprensión de la IA agentiva y la estructura del bootcamp.
  • Revisión de herramientas, frameworks y dependencias.
  • Mejores prácticas para la configuración de proyectos y la colaboración.

Proyecto 1: Asistente inteligente con razonamiento orientado a prompts

  • Diseño de un agente conversacional basado en tareas.
  • Uso de prompts estructurados para el razonamiento y la toma de decisiones.
  • Construcción y pruebas en Jupyter Notebook.

Proyecto 2: Agente de análisis y resumimiento de documentos

  • Extracción y resumido de datos desde archivos PDF y de texto.
  • Uso de LangChain para la ingestión y recuperación de documentos.
  • Generación de informes ejecutivos a partir de contenido estructurado y no estructurado.

Proyecto 3: Agente con capacidad de uso de herramientas para automatización de flujos de trabajo

  • Integración de APIs externas y automatización de tareas repetitivas.
  • Gestión de procesos en varios pasos mediante bucles agentivos.
  • Construcción de un pequeño asistente de automatización para flujos de trabajo empresariales reales.

Proyecto 4: Agente de análisis de datos y generación de perspectivas

  • Conexión de agentes a fuentes de datos (CSV, SQL o API).
  • Realización de análisis exploratorio de datos con Python y asistencia de IA.
  • Creación de perspectivas visuales y paneles de control de rendimiento.

Proyecto 5: Colaboración y orquestación multiagente

  • Coordinación de múltiples agentes para la delegación de tareas.
  • Diseño de una arquitectura controlador-trabajador.
  • Despliegue y prueba de un prototipo de sistema multiagente.

Cierre y siguientes pasos

  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación entre pares.
  • Discusión sobre estrategias de optimización y escalado.
  • Recursos para el aprendizaje continuo y la experimentación.

Requerimientos

  • Dominio intermedio de la programación en Python.
  • Conocimientos básicos sobre los principios de la IA o el aprendizaje automático.
  • Familiaridad con APIs y flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Público objetivo

  • Ingenieros y desarrolladores que buscan construir proyectos aplicados de IA.
  • Equipos técnicos que desean desarrollar habilidades rápidas de prototipado en IA agentiva.
  • Profesionales involucrados en la integración de IA y el desarrollo de programas piloto.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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