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Temario del curso

Introducción a la IA generativa e IA agéntica

  • ¿Qué es la IA generativa? ¿Qué es la IA agéntica?
  • Cómo difieren y se complementan entre sí.
  • Casos de uso y tendencias en diversas industrias.

Arquitectura y herramientas de la IA generativa

  • Modelos transformadores: GPT, LLaMA, Claude, entre otros.
  • Ajuste fino (fine-tuning) versus aprendizaje in-contexto.
  • Herramientas: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio.

Ingeniería de prompts para control y estructura

  • Patrones de prompts para escritura, programación, resúmenes, etc.
  • Prompts con pocos ejemplos (few-shot), sin ejemplos (zero-shot) y cadena de pensamiento (chain-of-thought).
  • Uso de bibliotecas de prompts y herramientas de prueba.

Comprensión de la IA agéntica

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

Diseño y despliegue de agentes autónomos

  • Definición de objetivos y descomposición de tareas.
  • Integración de herramientas y APIs (búsqueda, memoria, código).
  • Coordinación multiagente y supervisión humana en el ciclo.

Casos de uso y escenarios de implementación

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning).
  • Experiencia trabajando con APIs o lenguajes de scripting como Python.
  • Familiaridad con la ingeniería de prompts o el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM).

Público objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de IA.
  • Equipos de innovación y I+D.
  • Gerentes de producto técnicos que exploran sistemas de IA agéntica.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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