Temario del curso
Introducción a la IA agentica y a la toma de decisiones autónoma
- ¿En qué consiste exactamente la IA agentica?
- Elementos clave para la toma de decisiones independiente
- Comparativa entre IA convencional y agentes autogestionados
Arquitecturas de los agentes de IA autónomos
- Conceptos básicos sobre sistemas compuestos por múltiples agentes
- Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo y los modelos de decisión
- Criterios para crear agentes que se adapten al entorno y mejoren continuamente
Implementación práctica de la IA autónoma en el ámbito empresarial
- Integración sencilla de los agentes de IA dentro de los flujos laborales corporativos
- Ejemplos concretos y casos reales sobre automatización inteligente
- Mejoras alcanzables en la eficiencia operativa mediante IA
Razonamiento y planificación estratégica de los agentes de IA
- Métodos para modelar decisiones basados en conocimiento previo
- Estrategias para seleccionar acciones según objetivos prefijados
- Técnicas para afrontar escenarios llenos de incertidumbre en entornos autónomos
Perfeccionamiento continuo de los procesos decisionales generados por IA
- Ampliación del alcance de la IA autónoma para diversas aplicaciones prácticas
- Procedimientos recomendados para ajustar el rendimiento en entornos muy complejos
- Mitigación de sesgos y potenciamiento del resultado final obtenido por los sistemas inteligentes
Seguridad, normativa y obligaciones éticas vinculadas a la IA autónoma
- Medidas que contribuyen al mantenimiento de entornos seguros bajo el control totalmente autónomo de la IA
- Panorama actual acerca del cumplimiento legal y los marcos reguladores en vigor
- Pautas recomendadas para el uso responsable de la IA autónoma
Perspectivas futuras de la IA autónoma y la toma de decisiones inteligente
- Tendencias relevantes relacionadas con el aprendizaje autogestionado de los agentes artificiales
- Innovaciones técnicas recientes destinadas a desarrollar sistemas decisionarios totalmente independientes
- Posibilidades actuales para incorporar la IA agentica en sectores industriales variados
Recapitulación y recomendaciones orientativas para los participantes
Requerimientos
- Experiencia previa en automatización impulsada por IA
- Conocimientos básicos sobre el aprendizaje por refuerzo y modelos de toma de decisiones
- Comprensión de las arquitecturas básicas de los agentes de IA
Público objetivo
- Desarrolladores de IA que diseñan sistemas de toma de decisiones autónomas
- Especialistas en automatización encargados de integrar agentes de IA en procesos laborales
- Analistas empresariales que optimizan la toma de decisiones mediante IA
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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Reseñas (1)
La mezcla de teoría y práctica, así como de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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