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Temario del curso

Introducción a la IA Agéntica

  • Definición de IA agéntica y su relación con los sistemas tradicionales de IA
  • Resumen de arquitecturas basadas en razonamiento, memoria y objetivos
  • Casos de uso clave y aplicaciones industriales

Conceptos fundamentales y patrones de diseño

  • El ciclo del agente: percepción, razonamiento y acción
  • Sistemas de un solo agente versus sistemas multiagente
  • Interacción con el entorno e invocación de herramientas

Fundamentos de la ingeniería de prompts

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

Construcción de flujos de trabajo agénticos simples

  • Implementación del ciclo del 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 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 próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de IA o aprendizaje automático
  • Familiaridad con la sintaxis y los scripts de Python
  • Experiencia trabajando con aplicaciones basadas en datos o APIs

Público objetivo

  • Científicos de datos nuevos en el desarrollo de IA agéntica
  • Ingenieros de ML junior que exploran 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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