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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
