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Temario del curso

Introducción a la IA Agéntica y Visión General del Bootcamp

  • Comprensión de la IA agéntica y la estructura del bootcamp.
  • Revisión de herramientas, marcos de trabajo (frameworks) y dependencias.
  • Mejores prácticas para la configuración de proyectos y colaboración.

Proyecto 1: Asistente Inteligente con Razonamiento Orientado a Prompts

  • Diseño de un agente conversacional basado en tareas.
  • Uso de prompts estructurados para el razonamiento y la toma de decisiones.
  • Construcción y pruebas en Jupyter Notebook.

Proyecto 2: Agente de Análisis y Resumen de Documentos

  • Extracción y resumen de datos desde archivos PDF y de texto.
  • Uso de LangChain para la ingestión y recuperación de documentos.
  • Generación de informes ejecutivos a partir de contenido estructurado y no estructurado.

Proyecto 3: Agente con Capacidad de Herramientas para Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de APIs externas y automatización de tareas repetitivas.
  • Gestión de procesos multietapa mediante bucles agénticos.
  • Creación de un pequeño asistente de automatización para flujos de trabajo empresariales reales.

Proyecto 4: Agente de Análisis de Datos y Generación de Perspectivas

  • Conexión de agentes a fuentes de datos (CSV, SQL o API).
  • Realización de análisis exploratorio de datos con Python y asistencia de IA.
  • Creación de perspectivas visuales y paneles de control (dashboards) de rendimiento.

Proyecto 5: Colaboración y Orquestación Multiagente

  • Coordinación de múltiples agentes para la delegación de tareas.
  • Diseño de una arquitectura tipo controlador-trabajador (controller-worker).
  • Despliegue y pruebas de un prototipo de sistema multiagente.

Cierre y Próximos Pasos

  • Presentaciones de proyectos y comentarios entre pares.
  • Discusión sobre estrategias de optimización y escalado.
  • Recursos para aprendizaje continuo y experimentación.

Requerimientos

  • Nivel intermedio de programación en Python.
  • Conocimientos básicos de principios de IA o aprendizaje automático (machine learning).
  • Familiaridad con APIs y flujos de procesamiento de datos.

Público Objetivo

  • Ingenieros y desarrolladores que buscan construir proyectos aplicados de IA.
  • Equipos técnicos que desean adquirir habilidades para el prototipado rápido en IA agéntica.
  • Profesionales involucrados en la integración de IA y desarrollo de programas piloto.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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