Temario del curso
Introducción a la IA Agéntica
- Definición de la IA agéntica y su relación con los sistemas tradicionales de inteligencia artificial
- Descripción general de sus componentes: razonamiento, memoria y arquitecturas orientadas a objetivos
- Principales aplicaciones prácticas en diversos sectores industriales
Conceptos básicos y patrones de diseño
- El bucle agéntico: proceso de percepción, razonamiento y acción
- Diferencias entre sistemas compuestos por un solo agente o varios agentes simultáneamente
- Interacción con el entorno circundante y utilización de herramientas externas
Fundamentos de la ingeniería de prompts
- Cómo redactar prompts eficaces que guíen el razonamiento del agente y desglosen las tareas a ejecutar
- Uso de ejemplos, restricciones y roles para controlar mejor el comportamiento de los agentes
- Métodos para depurar y perfeccionar los prompts de forma sistemática
Desarrollo de flujos de trabajo agénticos sencillos
- Implementación práctica del bucle agéntico mediante el lenguaje Python
- Integración de agentes con servicios externos y distintas herramientas mediante interfaces API
- Gestión del estado del agente y el almacenamiento temporal de información necesaria
Diseño responsable y prácticas para garantizar la seguridad
- Consideraciones éticas indispensables en el desarrollo de estos sistemas, así como buenas costumbres para su uso responsable
- Mitigación de sesgos, transparencia en las decisiones tomadas y asunción de responsabilidad por parte de los diseñadores
- Medidas relacionadas con el control del acceso a información sensible, la protección de datos personales y salvaguardas contra contenidos inapropiados
Proyecto práctico: diseño de un agente responsable
- Definición del ámbito problemático a resolver y los objetivos que se persiguen
- Elaboración de prompts adecuados y establecimiento de la lógica de control del agente propuesto
- Proceso de pruebas iterativas, perfeccionamiento continuo y evaluación rigurosa del comportamiento final obtenido
Resumen general y orientaciones para futuros avances profesionales
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos relacionados con la IA o el aprendizaje automático
- Conocimiento del lenguaje Python y su sintaxis para programación
- Experiencia previa trabajando con datos o aplicaciones que utilizan APIs
Público objetivo
- Científicos de datos que se inician en el desarrollo de sistemas agénticos
- Ingenieros junior especializados en aprendizaje automático interesados en diseñar arquitecturas basadas en agentes
- Directores tecnológicos que buscan comprender principios clave de diseño y seguridad para estos sistemas
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.
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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