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Temario del curso

Introducción a la IA agente y descripción general del Bootcamp

  • Comprensión básica de la IA agente y estructura del bootcamp
  • Revisión de herramientas, frameworks y dependencias necesarias
  • Buenas prácticas para la configuración del proyecto y la colaboración en equipo

Proyecto 1: Asistente inteligente con razonamiento basado en prompts

  • Diseño de un agente conversacional orientado a la ejecución de tareas
  • Uso de prompts estructurados para el razonamiento y toma de decisiones
  • Desarrollo y pruebas en Jupyter Notebook

Proyecto 2: Agente para análisis y resumen de documentos

  • Extracción y síntesis de información a partir de PDFs y archivos de texto
  • Utilización de LangChain para la ingesta y recuperación de documentos
  • Generación de informes ejecutivos a partir de contenido estructurado o no estructurado

Proyecto 3: Agente capaz de utilizar herramientas para la automatización de flujos de trabajo

  • Integración de APIs externas y automatización de tareas repetitivas
  • Gestión de procesos multicapa mediante bucles agente
  • Creación de un pequeño asistente de automatización aplicable a flujos empresariales reales

Proyecto 4: Agente para análisis de datos y generación de perspectivas

  • Conexión de los agentes con fuentes de datos (CSV, SQL o API)
  • Realización de análisis exploratorios de datos con ayuda de Python e IA
  • Creación de visualizaciones y tableros de indicadores de rendimiento

Proyecto 5: Colaboración y orquestación entre múltiples agentes

  • Coordinación de varios agentes para la delegación de tareas
  • Diseño de una arquitectura basada en un controlador y trabajadores
  • Implementación y prueba de un prototipo de sistema multicliente

Cierre del bootcamp y próximos pasos

  • Presentación de los proyectos realizados y retroalimentación entre pares
  • Discusión sobre estrategias de optimización y escalabilidad
  • Recursos recomendados para seguir aprendiendo e innovando

Requerimientos

  • Conocimientos intermedios en programación Python
  • Comprensión básica de los principios de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático
  • Familiaridad con APIs y procesos de manejo de datos

Público objetivo

  • Ingenieros y desarrolladores interesados en crear proyectos de IA aplicada
  • Equipos técnicos que buscan adquirir habilidades para la generación rápida de prototipos en el ámbito de la IA agente
  • Profesionales involucrados en la integración de IA y desarrollo de programas piloto
 21 Horas

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