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Temario del curso

Introducción a DeepSeek para agentes de IA

  • Visión general de los modelos DeepSeek y sus aplicaciones en automatización.
  • Comprensión de los agentes de IA y los sistemas autónomos.
  • Principales desafíos en la autonomía impulsada por IA.

Integración de DeepSeek con agentes de IA

  • Uso de DeepSeek para la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
  • Vinculación de los modelos DeepSeek con frameworks de agentes de IA.
  • Optimización del rendimiento de DeepSeek en sistemas autónomos.

Aprendizaje por refuerzo para sistemas autónomos

  • Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo.
  • Entrenamiento de agentes de IA con DeepSeek y aprendizaje por refuerzo.
  • Ajuste fino de modelos de IA para el aprendizaje continuo.

Desarrollo de robótica y automatización impulsadas por IA

  • Uso de DeepSeek para el control y la automatización de la robótica.
  • Simulación de la autonomía impulsada por IA en OpenAI Gym y Gazebo.
  • Despliegue de sistemas autónomos en aplicaciones del mundo real.

Consideraciones éticas y de seguridad en la autonomía de la IA

  • Aseguramiento de un comportamiento ético de la IA en los agentes autónomos.
  • Gestión de sesgos y equidad en la toma de decisiones impulsada por IA.
  • Marco regulatorio para sistemas de IA autónomos.

Despliegue y escalado de agentes de IA

  • Despliegue de agentes de IA en plataformas en la nube y dispositivos periféricos (edge).
  • Escalado de la automatización impulsada por IA para aplicaciones empresariales.
  • Vigilancia y mantenimiento de sistemas de IA autónomos.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python.
  • Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
  • Familiaridad con el despliegue y la optimización de modelos de IA.

Público objetivo

  • Ingenieros de IA.
  • Desarrolladores de robótica.
  • Especialistas en automatización.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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