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Temario del curso

Introducción a la IA generativa y la IA agéntica

  • ¿Qué es la IA generativa? ¿Qué es la IA agéntica?
  • Diferencias y complementariedades entre ambas
  • Casos de uso y tendencias en diferentes industrias

Arquitectura y herramientas de IA generativa

  • Modelos Transformer: GPT, LLaMA, Claude y otros
  • Ajuste fino (*fine-tuning*) vs. aprendizaje in-contexto
  • Herramientas: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Ingeniería de indicaciones (*Prompt Engineering*) para el control y la estructura

  • Patrones de indicaciones para escritura, programación, resumen, etc.
  • Indicaciones *few-shot*, *zero-shot* y *chain-of-thought* (cadenas de razonamiento)
  • Uso de bibliotecas de indicaciones y herramientas de pruebas

Comprensión de la IA agéntica

  • Definición y evolución de la IA agéntica
  • Arquitecturas: planificación, memoria, herramientas, autorreflexión
  • Marcos de trabajo populares: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Diseño e implementación de agentes autónomos

  • Establecimiento de objetivos y descomposición de tareas
  • Integración de herramientas y APIs (búsqueda, memoria, código)
  • Coordinación multiagente y supervisión con intervención humana (*human-in-the-loop*)

Casos de uso y escenarios de implementación

  • Generación de contenido vs. orquestación de tareas
  • Productividad empresarial, atención al cliente, extracción de datos
  • Implementación responsable y segura

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático (*machine learning*).
  • Experiencia trabajando con APIs o lenguajes de programación como Python.
  • Familiaridad con el *prompt engineering* o el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM).

Público objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de IA.
  • Equipos de innovación e I+D.
  • Product managers técnicos que exploran sistemas de IA agéntica.
 14 Horas

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