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Temario del curso

Introducción a los Agentes Autónomos

  • ¿Qué son los agentes autónomos?
  • Características clave y funcionalidades.
  • Aplicaciones en diversas industrias.

Conceptos Clave del Diseño de Agentes

  • Arquitecturas y tipos de agentes.
  • Comprensión del entorno del agente.
  • Sistemas multi-agente e interacciones.

Construcción de Agentes de IA con Aprendizaje por Refuerzo

  • Visión general del aprendizaje por refuerzo (RL).
  • Diseño de sistemas de recompensa para agentes.
  • Entrenamiento de agentes utilizando OpenAI Gym.

Desarrollo de Aplicaciones Prácticas

  • Creación de sistemas de recomendación con agentes autónomos.
  • Implementación de agentes para automatización de procesos.
  • Uso de agentes para monitoreo y sensado ambiental.

Integración de Agentes en Sistemas Existentes

  • Comunicación con APIs externas.
  • Incrustación de agentes en arquitecturas basadas en la nube.
  • Asegurar la compatibilidad con herramientas existentes.

Afrontando Desafíos y Consideraciones Éticas

  • Manejo del comportamiento inesperado de los agentes.
  • Garantizar equidad e inclusión.
  • Cumplimiento con estándares legales y éticos.

Explorando Capacidades Avanzadas de Agentes

  • Incorporación de procesamiento del lenguaje natural.
  • Aprovechamiento de la colaboración multi-agente.
  • Mejora de la toma de decisiones con IA.

Tendencias Futuras en Agentes Autónomos

  • Tecnologías emergentes en el diseño de agentes.
  • Expansión de aplicaciones en diversas industrias.
  • Oportunidades y desafíos en sistemas autónomos.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con la programación en Python.
  • Experiencia con el diseño e implementación de algoritmos.

Audiencia

  • Desarrolladores de IA.
  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de software.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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