Temario del curso
Introducción a los Sistemas de IA Agente
- Definición de IA agente y sus capacidades
- Diferencias clave entre la IA basada en reglas y la IA autónoma
- Casos de uso y aplicaciones industriales
Diseño de Sistemas de IA Agente
- Marco y herramientas para construir IA autónoma
- Diseñando agentes de IA con capacidades orientadas a objetivos
- Implementación de memoria, conciencia del contexto y adaptabilidad
Desarrollo de Agentes de IA con Python y APIs
- Construcción de agentes de IA utilizando las APIs de OpenAI y DeepSeek
- Integración de modelos de IA con fuentes de datos externas
- Manejo de respuestas API y mejora de interacciones de agentes
Optimización de la Colaboración Multiagente
- Diseño de agentes de IA para tareas cooperativas y competitivas
- Gestión de la comunicación y delegación de tareas entre agentes
- Escalabilidad de sistemas multiagente para aplicaciones del mundo real
Mejora de la Toma de Decisiones en IA Agente
- Aprendizaje por refuerzo y agentes de IA que se mejoran a sí mismos
- Planificación, razonamiento y ejecución de objetivos a largo plazo
- Equilibrio entre la automatización y la supervisión humana
Seguridad, Ética y Cumplimiento en IA Agente
- Abordar sesgos y asegurar una implementación responsable de IA
- Medidas de seguridad para la toma de decisiones impulsada por IA
- Consideraciones regulatorias para sistemas de IA autónomos
Tendencias Futuras en IA Agente
- Avances en la autonomía de IA y sistemas de autoaprendizaje
- Expansión de las capacidades de agentes de IA con aprendizaje multimodal
- Preparación para la próxima generación de IA autónoma
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con la integración de modelos de IA basados en API
Público Objetivo
- Ingenieros de IA que desarrollan sistemas de IA autónomos
- Investigadores de ML que exploran marcos de IA multiagente
- Desarrolladores que implementan automatización impulsada por IA
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Testimonios (3)
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
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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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ejercicios prácticos
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
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