Temario del curso

Introducción a los Agentes Autónomos

  • ¿Qué son los agentes autónomos?
  • Características y funcionalidades clave
  • Aplicaciones en todos los sectores

Conceptos básicos del diseño de agentes

  • Arquitecturas y tipos de agentes
  • Descripción de los entornos de los agentes
  • Sistemas e interacciones multiagente

Creación de agentes de IA con Reinforcement Learning

  • Introducción al aprendizaje por refuerzo (RL)
  • Diseño de sistemas de recompensa para agentes
  • Entrenando agentes usando OpenAI Gimnasio

Desarrollo de aplicaciones prácticas

  • Creación de sistemas de recomendación con agentes autónomos
  • Implementación de agentes para la automatización de procesos
  • Uso de agentes para el monitoreo y la detección ambiental

Integración de agentes en sistemas existentes

  • Comunicación con API externas
  • Incorporación de agentes en arquitecturas basadas en la nube
  • Garantizar la compatibilidad con las herramientas existentes

Abordar los desafíos y las consideraciones éticas

  • Lidiar con el comportamiento inesperado de los agentes
  • Garantizar la equidad y la inclusión
  • Cumplimiento de las normas legales y éticas

Exploración de las capacidades avanzadas de los agentes

  • Incorporación del procesamiento del lenguaje natural
  • Aprovechar la colaboración multiagente
  • Mejorar la toma de decisiones con IA

Tendencias futuras en agentes autónomos

  • Tecnologías emergentes en el diseño de agentes
  • Expansión de aplicaciones en diversas industrias
  • Oportunidades y desafíos en los sistemas autónomos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con Python programación
  • Experiencia en diseño e implementación de algoritmos

Audiencia

  • Desarrolladores de IA
  • Científicos de datos
  • Ingenieros de software
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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