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 Duración 14 horas

Temario del curso

Fundamentos de los agentes autónomos

  • Conceptos clave de la IA agéntica
  • Tipos de marcos de agentes autónomos
  • Direcciones emergentes de investigación

Adentro de BabyAGI

  • Lógica de generación y priorización de tareas
  • Bucles de ejecución y estructuras de memoria
  • Fortalezas y limitaciones del diseño de BabyAGI

Comparación de BabyAGI con otros agentes

  • Agentes y planificadores de tareas basados en LLM
  • Marcos de orquestación multiagente
  • Modelos de agentes reactivos frente a deliberativos

Evaluación de la autonomía y el control

  • Niveles de autonomía en sistemas de IA
  • Modelos de supervisión y human-in-the-loop
  • Modos de fallo y factores de riesgo

Aplicaciones y casos de uso en el mundo real

  • Automatización de la investigación
  • Flujos de trabajo de conocimiento empresarial
  • Tareas de exploración autónoma y razonamiento

Benchmarking y evaluación del rendimiento

  • Criterios para evaluar agentes autónomos
  • Pruebas de estrés y análisis conductual
  • Metodologías de evaluación comparativa

Diseño e implementación de sistemas agénticos

  • Consideraciones arquitectónicas
  • Integración con las herramientas organizacionales
  • Escala y gestión operativa

Trayectorias futuras en la autonomía de la IA

  • Evolución de los marcos agénticos
  • Posibles avances y limitaciones
  • Implicaciones estratégicas para la investigación y la industria

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos avanzados de IA
  • Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Conocimiento de arquitecturas de agentes autónomos

Público objetivo

  • Investigadores en IA
  • Líderes de innovación
  • Estrategas de IA

Formación Corporativa a Medida

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