Aprendizaje por Refuerzo para Agentes de IA
El Aprendizaje por Refuerzo (AR) constituye una piedra angular en la investigación y aplicaciones modernas de la Inteligencia Artificial. Se centra en entrenar a los agentes para que tomen decisiones óptimas en entornos dinámicos y complejos, donde intervienen múltiples pasos.
Esta formación presencial o online, dirigida por un instructor, está destinada a profesionales avanzados de la IA que deseen dominar las técnicas de aprendizaje por refuerzo y aplicarlas para entrenar agentes inteligentes capaces de resolver problemas complejos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios básicos del aprendizaje por refuerzo y los Procesos de Decisión de Markov (PDM).
- Diseñar e implementar algoritmos de AR como el Q-Learning, SARSA y las Redes Q Profundas (DQN).
- Utilizar herramientas como OpenAI Gym y otras librerías especializadas en AR para aplicaciones prácticas.
- Entrenar agentes de IA para que solucionen problemas del mundo real que requieren tomas de decisiones multifase.
- Superar obstáculos comunes como el equilibrio entre exploración y explotación, así como cuestiones vinculadas a la convergencia en el entrenamiento por refuerzo.
Formato del curso
- Clases interactivas con espacio para debate y preguntas.
- Numerosos ejercicios prácticos y situaciones de entrenamiento guiado.
- Implementación real en un entorno de laboratorio virtual en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una adaptación específica del programa, por favor contacte con nosotros para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
- Panorama general sobre el AR y sus áreas de aplicación práctica
- Diferencias fundamentales entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Elementos clave: agente, entorno, recompensas y políticas de comportamiento
Procesos de Decisión de Markov (PDM)
- Explicación detallada sobre estados, acciones posibles, resultados de recompensas y transiciones del entorno
- Funciones de valor y el fundamento matemático conocido como Ecuación de Bellman
- Métodos de programación dinámica para resolver situaciones representadas mediante PDM
Algoritmos fundamentales del AR
- Metodologías basadas en tablas: algoritmo Q-Learning y SARSA
- Enfoques basados en políticas: algoritmo REINFORCE
- Estructuras Actor-Critic, junto con sus posibilidades aplicativas concretas
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
- Explicación inicial sobre las Redes Q Profundas (DQN)
- Uso del mecanismo de rejugado de experiencias y redes objetivo en implementaciones reales
- Gradientes de política así como estrategias avanzadas dentro del AR profundo
Herramientas y frameworks propios al AR
- Conocer OpenAI Gym, entre otros entornos adecuados para experimentación con AR
- Desarrollo de modelos mediante bibliotecas PyTorch o TensorFlow en tareas de AR
- Fases clave del ciclo de desarrollo: entrenamiento, pruebas exhaustivas y análisis comparativo de desempeño
Desafíos recurrentes al aplicar AR
- Obtención del equilibrio ideal entre exploración activa del entorno y explotación eficiente de informaciones previamente obtenidas
- Resolución de problemas relativos a recompensas esporádicas o asignación de méritos en contextos complejos
- Exigencias computacionales y escalabilidad necesarias para aplicaciones AR reales
Actividades prácticas directas
- Codificación desde cero de algoritmos tales como Q-Learning o SARSA
- Entrenamiento práctico con una red DQN diseñada para interactuar en juegos sencillos mediante OpenAI Gym
- Optimización detallada de modelos AR a fin de incrementar su eficacia en entornos propios del usuario
Resumen final y orientaciones para el futuro
Requerimientos
- Conocimientos sólidos acerca de principios y algoritmos básicos del Aprendizaje Automático
- Dominio en el uso del lenguaje de programación Python
- Familiaridad con redes neuronales y marcos de trabajo destinados al aprendizaje profundo
Público objetivo
- Ingenieros especialistas en Aprendizaje Automático
- Profesionales expertos en Inteligencia Artificial
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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 2900 € + IVA*
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(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)
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- Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Estructura del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Laboratorios prácticos sobre despliegues en Runtime e integraciones mediante Gateway.
- Ejercicios orientados a la fiabilidad, seguridad y procesos de implementación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes contarán con las capacidades necesarias para:
- Desarrollar aplicaciones basadas en agentes de IA autónomos y coordinados.
- Utilizar el IDE, el editor, el terminal y el navegador de Antigravity para realizar todo el proceso de desarrollo.
- Gestionar flujos de trabajo que involucren múltiples agentes mediante el Agent Manager.
- Integrar las funcionalidades propias de los agentes en sistemas informáticos listos para producción.
Modalidad del curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
- Amplia práctica guiada y ejercicios prácticos para afianzar conocimientos.
- Implementación real de proyectos dentro del entorno en tiempo real de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si desea adaptar el contenido según sus tecnologías y necesidades específicas, contáctenos para organizar una versión personalizada de este curso.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Google Antigravity.
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- Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas sencillas de desarrollo.
- Utilizar Antigravity para generar, mejorar y gestionar archivos del proyecto.
Formato del curso
- Explicaciones teóricas a cargo de instructores complementadas con demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los agentes.
- Exploración práctica de las principales funcionalidades de Antigravity dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si requieren una versión adaptada a sus necesidades, no duden en contactarnos para diseñar un programa personalizado.
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web dentro del entorno del navegador.
- Automatizar flujos de trabajo completos a través de distintos contextos de navegación.
- Validar y diagnosticar el comportamiento de los agentes en entornos controlados por la interfaz de usuario.
- Implementar estrategias de automatización que abarquen múltiples plataformas mediante Antigravity.
Formato del curso
- Instrucción guiada acompañada de demostraciones prácticas.
- Actividades prácticas y ejercicios basados en situaciones reales.
- Implementación de flujos de trabajo para agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea adaptar el contenido a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para diseñar un programa a medida.
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Este curso práctico dirigido por un instructor (presencial o online) está orientado a profesionales principiantes e intermedios que deseen adquirir experiencia práctica en el desarrollo de agentes de IA listos para producción mediante AgentCore.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Comprender las funcionalidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes sencillos utilizando servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo que amplíen las capacidades de los agentes.
- Desplegar y supervisar agentes en entornos de producción.
Estructura del curso
- Clases interactivas con discusión guiada.
- Laboratorios prácticos enfocados en los servicios de AgentCore.
- Ejercicios estructurados que van desde el diseño conceptual hasta el despliegue del agente.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Desarrollo de agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que desean crear sistemas de IA escalables y fáciles de supervisar mediante Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con modelos de lenguaje grande (LLM) y API externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y gestión de memoria de Mastra para supervisar y mejorar el rendimiento de los agentes.
- Implementar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando todas las funcionalidades del framework Mastra.
Depuración, evaluación y garantía de calidad de Mastra para agentes de IA
21 HorasMastra es un marco que ofrece herramientas estructuradas para evaluar, depurar y asegurar la fiabilidad de los agentes de inteligencia artificial que operan en flujos de trabajo complejos.
Este curso presencial o en línea, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen someter a prueba el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad y establecer procesos de evaluación medibles.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar a los agentes mediante métricas estructuradas, baremos comparativos y puntuaciones de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que permitan rastrear la fiabilidad, el desvío en su comportamiento y las alucinaciones generadas por los agentes.
- Diseñar estrategias de control de calidad que garanticen un rendimiento constante y predecible de los agentes.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación de agentes.
- Análisis en tiempo real dentro del laboratorio virtual para observar el comportamiento de los agentes mediante herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden diseñar escenarios de prueba de fiabilidad a medida y métodos específicos de control de calidad según las necesidades del sector, previa solicitud.
Mastra Ops e Ingeniería de Producción: Despliegue y escalado de agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para facilitar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los agentes de inteligencia artificial en entornos de producción.
Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores expertos, está orientada a profesionales técnicos con nivel intermedio y avanzado que deseen implementar agentes de IA de manera fiable y eficiente en sistemas productivos.
Al finalizar este curso, los participantes estarán preparados para:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y listos para producción.
- Escalar horizontal y verticalmente dichos agentes mediante recursos nativos de la plataforma.
- Implementar flujos de observabilidad para monitorear el comportamiento y desempeño de los agentes.
- Optimizar las configuraciones en tiempo de ejecución para reducir latencia, costos y riesgos operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación directa mediante laboratorios en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de personalización del curso
- Es posible adaptar temas, ejercicios prácticos o escenarios sectoriales según las necesidades específicas de los participantes.
Automatización de flujos de trabajo con Mastra y coordinación de múltiples agentes
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre varios agentes de inteligencia artificial dentro de sistemas distribuidos.
Esta formación práctica, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar y gestionar flujos de trabajo multiagente a gran escala.
Al finalizar este curso, los participantes adquirirán las competencias necesarias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos aprovechando las capacidades de coordinación que ofrece Mastra.
- Coordinar múltiples agentes encargados tanto de tareas paralelas como dependientes unas de otras.
- Implementar herramientas de monitorización y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de coordinación con el fin de garantizar fiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.
Modalidades del curso
- Clases interactivas y debates guiados por el instructor.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación real en un entorno de laboratorio virtual basado en contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden adaptar escenarios de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo según las necesidades específicas de cada organización.
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Este curso práctico dirigido por un instructor (en formato online o presencial) está dirigido a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multiagente en Google Antigravity.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las siguientes competencias:
- Configurar las responsabilidades de los agentes y las cadenas de orquestación mediante la interfaz del Manager.
- Generar e interpretar los artefactos de Antigravity, como listas de tareas, planes, registros de ejecución y grabaciones del navegador.
- Implementar estrategias de verificación que garanticen la transparencia y trazabilidad de las acciones realizadas por los agentes.
- Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para abordar tareas complejas tanto de desarrollo como operativas.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios reales que reflejan problemas comunes en los flujos de trabajo.
- Experimentación práctica en un entorno activo de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita una versión adaptada a sus requisitos específicos, no dude en contactarnos para definir las opciones de personalización.
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14 HorasAntigravity es un marco que facilita flujos de trabajo avanzados basados en el uso de agentes inteligentes.
Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para profesionales con experiencia intermedia o avanzada que deseen comprobar, validar y asegurar la calidad del código generado por los agentes de IA en entornos Antigravity.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y seguridad del código creado por los agentes.
- Aplicar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por dichos agentes.
- Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes con eficacia.
- Aplicar principios de control de calidad y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo automatizados por agentes.
Formato del curso
- Exposiciones técnicas y debates guiados por el instructor.
- Ejercicios prácticos orientados a la verificación de flujos de trabajo reales generados por agentes.
- Pruebas y validaciones directas en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden adaptar escenarios, flujos de trabajo y ejemplos prácticos según las necesidades solicitadas.