Temario del curso
Introducción a la IA Agente
- Definición de la IA agente y su relación con los sistemas de IA tradicionales
- Panorama del razonamiento, la memoria y las arquitecturas orientadas a objetivos
- Casos de uso clave y aplicaciones industriales
Conceptos y Patrones de Diseño Básicos
- El ciclo del agente: percepción, razonamiento y acción
- Sistemas uniagentes vs. multiagentes
- Interacción con el entorno e invocación de herramientas
Fundamentos de la Ingeniería de Promoción
- Diseño de prompts efectivos para el razonamiento y la descomposición de tareas
- Uso de ejemplos, restricciones y roles para un mejor control
- Depuración e iteración de prompts de manera sistemática
Construcción de Flujos de Trabajo Simples de Agentes
- Implementación de un ciclo de agente en Python
- Integración con APIs y herramientas simples
- Gestión del estado y la memoria del agente
Diseño Responsable y Prácticas de Seguridad
- Consideraciones éticas y uso responsable de agentes
- Sesgo, transparencia y responsabilidad en los sistemas de IA
- Control de acceso, protección de datos y seguridad del contenido
Proyecto Práctico: Diseño de un Agente Responsable
- Definición del alcance del problema y los objetivos
- Desarrollo del prompt y la lógica de control
- Prueba, refinamiento y evaluación del comportamiento del agente
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Conocimientos básicos de IA o conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la sintaxis y el scripting de Python
- Experiencia trabajando con datos o aplicaciones basadas en API
Público Objetivo
- Científicos de datos nuevos en el desarrollo de IA agente
- Ingenieros de ML junior explorando arquitecturas de agentes aplicadas
- Gerentes tecnológicos que buscan comprender los principios de diseño y seguridad de agentes
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.
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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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