Temario del curso

Introducción a la IA Agente

  • Definición de la IA agente y su relación con los sistemas de IA tradicionales
  • Panorama del razonamiento, la memoria y las arquitecturas orientadas a objetivos
  • Casos de uso clave y aplicaciones industriales

Conceptos y Patrones de Diseño Básicos

  • El ciclo del agente: percepción, razonamiento y acción
  • Sistemas uniagentes vs. multiagentes
  • Interacción con el entorno e invocación de herramientas

Fundamentos de la Ingeniería de Promoción

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

Construcción de Flujos de Trabajo Simples de Agentes

  • 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 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
  • Prueba, refinamiento y evaluación del comportamiento del agente

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de IA o conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la sintaxis y el scripting de Python
  • Experiencia trabajando con datos o aplicaciones basadas en API

Público Objetivo

  • Científicos de datos nuevos en el desarrollo de IA agente
  • Ingenieros de ML junior explorando arquitecturas de agentes aplicadas
  • Gerentes tecnológicos que buscan comprender los principios de diseño y seguridad de agentes
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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