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Temario del curso

Introducción a la IA agéntica

  • Definición de IA agéntica y su relación con los sistemas de IA tradicionales.
  • Visión general de las arquitecturas impulsadas por razonamiento, memoria y objetivos.
  • Casos de uso clave y aplicaciones industriales.

Conceptos centrales y patrones de diseño

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

Fundamentos de la ingeniería de prompts

  • Diseño de prompts efectivos para 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 agénticos simples

  • Implementación de un ciclo de agente en Python.
  • Integración con APIs y herramientas sencillas.
  • 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 los 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 próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de IA o aprendizaje automático.
  • Familiaridad con la sintaxis y los scripts de Python.
  • Experiencia trabajando con aplicaciones basadas en datos o APIs.

Público objetivo

  • Científicos de datos nuevos en el desarrollo de IA agéntica.
  • Ingenieros de ML junior que exploran arquitecturas de agentes aplicados.
  • Gerentes de tecnología que buscan comprender los principios de diseño y seguridad de los agentes.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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