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Temario del curso

Introducción a los Agentes Autónomos

  • ¿Qué son los agentes autónomos?
  • Características y funcionalidades clave
  • Aplicaciones en diversos sectores industriales

Conceptos fundamentales del diseño de agentes

  • Arquitecturas y tipos de agentes
  • Comprensión de los entornos de los agentes
  • Sistemas multiagente e interacciones

Construcción de Agentes de IA con Aprendizaje por Refuerzo

  • Visión general del aprendizaje por refuerzo (RL)
  • Diseño de sistemas de recompensa para los agentes
  • Entrenamiento de agentes utilizando OpenAI Gym

Desarrollo de Aplicaciones Prácticas

  • Creación de sistemas de recomendación con agentes autónomos
  • Implementación de agentes para la automatización de procesos
  • Uso de agentes para el monitoreo y detección ambiental

Integración de Agentes en Sistemas Existentes

  • Comunicación con APIs externas
  • Incorporación de agentes en arquitecturas basadas en la nube
  • Aseguramiento de compatibilidad con herramientas existentes

Afrontar Desafíos y Consideraciones Éticas

  • Gestión del comportamiento imprevisto de los agentes
  • Garantizar equidad e inclusión
  • Cumplimiento con normativas legales y éticas

Exploración de Capacidades Avanzadas de Agentes

  • Incorporación de procesamiento de lenguaje natural
  • Aprovechamiento de la colaboración entre múltiples agentes
  • Mejora de la toma de decisiones con IA

Tendencias Futuras en Agentes Autónomos

  • Tecnologías emergentes en el diseño de agentes
  • Expansión de aplicaciones en diversos sectores industriales
  • Oportunidades y desafíos en sistemas autónomos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Habilidad con el lenguaje de programación Python.
  • Experiencia en diseño e implementación de algoritmos.

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA.
  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de software.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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