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Temario del curso
Introducción a los Sistemas de IA Agentiva
- Definición de IA agentiva y sus capacidades
- Diferencias clave entre la IA basada en reglas y la IA autónoma
- Casos de uso y aplicaciones industriales
Arquitectura de Sistemas de IA Agentiva
- Frameworks y herramientas para construir IA autónoma
- Diseño de agentes de IA con capacidades orientadas a objetivos
- Implementación de memoria, conciencia contextual y adaptabilidad
Desarrollo de Agentes de IA con Python y APIs
- Construcción de agentes de IA
- Integración de modelos de IA con fuentes de datos externas
- Manejo de respuestas de API y mejora de las interacciones del agente
Optimización de la Colaboración Multi-Agente
- Diseño de agentes de IA para tareas cooperativas y competitivas
- Gestión de la comunicación entre agentes y delegación de tareas
- Escalamiento de sistemas multi-agente para aplicaciones del mundo real
Mejora de la Toma de Decisiones en IA Agentiva
- Aprendizaje por refuerzo y agentes de IA que mejoran automáticamente
- Planificación, razonamiento y ejecución de objetivos a largo plazo
- Equilibrio entre automatización y supervisión humana
Seguridad, Ética y Cumplimiento en IA Agentiva
- Abordaje de sesgos y aseguramiento del despliegue responsable de IA
- Medidas de seguridad para la toma de decisiones impulsada por IA
- Consideraciones regulatorias para sistemas autónomos de IA
Tendencias Futuras en IA Agentiva
- Avances en la autonomía de la IA y sistemas de autoaprendizaje
- Expansión de las capacidades de los agentes de IA mediante aprendizaje multimodal
- Preparación para la próxima generación de IA autónoma
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con la integración de modelos de IA basados en APIs
Público Objetivo
- Ingenieros de IA que desarrollan sistemas autónomos de IA
- Investigadores de ML que exploran marcos de IA multi-agente
- Desarrolladores que implementan automatización potenciada por IA
21 Horas
Reseñas (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
La mezcla de teoría y práctica, así como de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traducción Automática