Temario del curso
Introducción a los sistemas de IA agentica
- Definición de IA agentica y sus capacidades principales
- Diferencias clave entre la IA basada en reglas y la IA autónoma
- Casos de uso y aplicaciones industriales destacadas
Arquitectura de los sistemas de IA agentica
- Frameworks y herramientas útiles para crear inteligencia artificial autónoma
- Diseño de agentes con capacidad orientada a objetivos concretos
- Implementación de mecanismos de memoria, contextualización y adaptabilidad
Desarrollo de agentes de IA mediante Python y APIs
- Construcción práctica de agentes de IA
- Integración eficaz de modelos de IA con fuentes externas de datos
- Gestión adecuada de respuestas provenientes de API para mejorar la interacción de los agentes
Optimización de la colaboración entre múltiples agentes
- Concepción de agentes orientados a tareas tanto cooperativas como competitivas
- Gestión eficaz de la comunicación interagente y asignación de tareas
- Escalado sostenible de sistemas multiagente para su aplicación en entornos reales
Mejora del proceso de toma de decisiones en IA agentica
- Aplicación del aprendizaje por refuerzo para impulsar el perfeccionamiento continuo de los agentes
- Planificación, razonamiento y ejecución estratégica a largo plazo de objetivos previstos
- Equilibrio óptimo entre automatización pura y supervisión humana constante
Aspectos éticos, seguridad y normativa en la IA agentica
- Mitigación de sesgos y aseguramiento del uso responsable de dicha tecnología
- Medidas de protección esenciales frente a cualquier amenaza en procesos de toma de decisiones automatizados
- Análisis detallado sobre los imperativos regulatorios que rigen el uso de sistemas autónomos basados en IA
Tendencias emergentes relacionadas con la IA agentica
- Progresos significativos respecto a autonomía y capacidad de autoaprendizaje de los sistemas artificiales
- Ampliación posible de las funcionalidades de los agentes mediante técnicas de aprendizaje multimodal
- Estrategias clave para prepararse adecuadamente ante la llegada de la próxima generación de IA autónoma
Resumen final y próximos pasos recomendados
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia previa en programación con Python
- Familiaridad con la integración de modelos de IA mediante API
Público objetivo
- Ingenieros de IA que desarrollan sistemas autónomos basados en inteligencia artificial
- Investigadores de aprendizaje automático interesados en marcos de trabajo para múltiples agentes
- Desarrolladores encargados de implementar soluciones de automatización impulsadas por 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.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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Reseñas (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
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
Traducción Automática
