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Inteligencia Artificial
Curso de Diseño y Gestión de Agentes Autónomos de IA para la Optimización de Procesos
Presentación
Los agentes autónomos de IA son sistemas inteligentes capaces de realizar tareas de manera independiente, basándose en objetivos y reglas programadas, sin necesidad de intervención humana constante.
Están diseñados para interpretar información, tomar decisiones y ejecutar acciones en un entorno específico.
Estos agentes pueden ser tan simples como un chatbot que responde consultas de clientes o tan complejos como un sistema de planificación que optimiza la logística de una empresa.
En el contexto de una empresa o una administración pública, un agente autónomo puede encargarse de tareas repetitivas, gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real y adaptarse automáticamente a cambios en su entorno, proporcionando un nivel de eficiencia y precisión que sería difícil alcanzar con recursos humanos.
Con el crecimiento de los datos y la necesidad de tomar decisiones rápidas y precisas, los agentes autónomos son aliados estratégicos en muchos sectores.
Para las empresas y Administraciones públicas, integrar agentes autónomos de IA significa poder responder mejor a los desafíos actuales en la automatización de procesos repetitivos y el análisis de datos, liberando a los equipos para centrarse en tareas más estratégicas.
Empresas líderes como Amazon, JP Morgan, Unilever y Siemens han implementado agentes autónomos de IA para optimizar operaciones clave: Amazon utiliza JP Morgan automatiza el análisis de contratos legales; Unilever mejora la selección de talento con análisis de video, etc.
Mediante la realización de este curso, serás capaz de diseñar e implementar agentes autónomos de IA que optimicen procesos empresariales o administrativos asegurando eficiencia y seguridad.
Diseñar e implementar agentes autónomos de IA que optimicen procesos empresariales o administrativos asegurando eficiencia y seguridad.
Advertencia Importante: Para poder probar y ejecutar los agentes de IA en este curso con CrewAI, es imprescindible contar con acceso a APIs de inteligencia artificial.
Sin una API funcional, no podrás realizar pruebas ni desplegar los agentes correctamente. Conocimientos básicos en inteligencia artificial y Machine Learning.
Competencias en programación: Se requiere experiencia previa en lenguajes de programación como Python, especialmente en el uso de frameworks y bibliotecas relevantes para IA.
Comprensión de procesos empresariales o administrativos:
Experiencia o conocimiento en flujos de trabajo corporativos o gubernamentales, lo cual facilitará la identificación de áreas donde la automatización y los agentes de IA pueden aportar valor.
Familiaridad con herramientas de desarrollo de IA:
Conocimiento básico de entornos de desarrollo como Jupyter Notebooks, y acceso a herramientas y recursos para implementar IA (por ejemplo, entornos en la nube, bibliotecas de bots y frameworks de agentes autónomos).
Contenidos
- Pero qué son estos agentes?
- Agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje (LLM)
- Qué hace a un agente ser un agente?
- Colaboración multiagente
- Más conceptos fundamentales sobre agentes autónomos
- Diferencias entre IA generativa y la IA agéntica
- Aplicaciones de agentes autónomos en la industria y la administración pública
- Resumen
- Evolución del diseño
- Componentes de los agentes de IA
- Enfoques en el diseño de los agentes
- Principios clave en el diseño de agentes
- Tipos de arquitectura
- Diseño de agentes de IA en el mundo real
- El proceso de diseño de agentes de IA
- Reflexión sobre el diseño de un equipo de agentes
- Más allá de las pruebas de concepto: implementación de agentes
- Resumen
- Algunas plataformas de agentes de IA populares
- Qué es CrewAI? Ejemplos prácticos
- Integración de CrewAI con otras herramientas
- Otra plataforma de agentes: Introduciendo Autogen
- Resumen
- Supervisión y mantenimiento de agentes
- Identificación de áreas susceptibles a la automatización
- Estrategias para la mejora continua de procesos
- Medición del impacto de la optimización
- Resolución de problemas comunes
- Flujo de tokens en diferentes patrones de conversación
- Patrones de uso de tokens
- Mejores prácticas para la gestión de tokens
- Resumen
- Análisis integral del ROI
- KPIs extendidos para evaluar el ROI
- Herramientas avanzadas para medir el ROI
- Estrategias avanzadas de ajuste
- Iteración y mejora continua
- Resumen
Detalles del curso
20 horas de formación online
5 unidades de aprendizaje
5 prácticas
50 min. de vídeo
5 test de evaluación
Certificado de aprovechamiento
Sin horarios
99,00 €
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