What You Need to Know Before
You Start

Starts 6 June 2025 04:24

Ends 6 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

Desarrollador de Agentes de IA

Domina el desarrollo de agentes de IA basados en Python con experiencia práctica en el diseño de arquitecturas, la implementación del uso de herramientas, la creación de GPTs personalizados y la aplicación de prácticas de IA responsable para aplicaciones del mundo real en diversas industrias.
Vanderbilt University via Coursera

Vanderbilt University

21 Cursos


Vanderbilt University is a private research university in Nashville, TN, offering world-class interdisciplinary education and award-winning research opportunities.

Not Specified

Optional upgrade avallable

Not Specified

Progress at your own speed

Paid Course

Optional upgrade avallable

Resumen

En esta Especialización, obtendrás experiencia práctica desarrollando agentes de IA utilizando Python, herramientas de OpenAI y técnicas de ingeniería de prompts. Aprenderás a diseñar arquitecturas de agentes, implementar el uso de herramientas y memoria, construir GPTs personalizados y aplicar las mejores prácticas para una IA responsable y confiable.

Al final, serás capaz de crear y desplegar agentes de software inteligentes para tareas del mundo real en una variedad de industrias.

Programa de estudio

  • Introducción a los Agentes de IA
  • Visión general de los agentes de IA y sus aplicaciones
    Introducción a Python y su papel en el desarrollo de IA
    Configuración del entorno de desarrollo
  • Diseño de Arquitecturas de Agentes de IA
  • Comprensión de los componentes de la arquitectura de agentes
    Exploración de diferentes paradigmas de arquitectura
    Diseño de interacciones centradas en el usuario
  • Construyendo con Herramientas de OpenAI
  • Visión general de las API de OpenAI y sus capacidades
    Integración de APIs en aplicaciones Python
    Construcción de agentes de IA simples utilizando herramientas de OpenAI
  • Ingeniería Avanzada de Prompts
  • Técnicas para crear prompts eficaces
    Uso de la ingeniería de prompts para guiar el comportamiento del agente
    Experimentación con escenarios de prompts complejos
  • Uso de Herramientas y Memoria en Agentes de IA
  • Implementación del uso de herramientas dentro de los agentes
    Integración de funciones de memoria en agentes de IA
    Estrategias para mantener el contexto y la continuidad
  • Desarrollo de Modelos GPT Personalizados
  • Comprensión de la arquitectura GPT y personalización
    Entrenamiento de modelos personalizados con datos específicos de dominio
    Implementación de GPTs personalizados para aplicaciones especializadas
  • Mejores Prácticas para una IA Responsable
  • Abordando el sesgo y la equidad en los sistemas de IA
    Asegurando transparencia y explicabilidad
    Estrategias para un desarrollo de IA seguro y ético
  • Implementación de Agentes de IA
  • Preparación de agentes de IA para su despliegue
    Pruebas y depuración de agentes de IA en escenarios del mundo real
    Utilización de servicios en la nube para escalar aplicaciones de IA
  • Aplicaciones Industriales y Estudios de Caso
  • Exploración de agentes de IA en diversas industrias
    Análisis de estudios de caso de implementación exitosa
    Identificación de aplicaciones potenciales futuras
  • Proyecto Final
  • Diseño y desarrollo de un agente de IA completamente funcional
    Presentación y revisión por pares de proyectos
    Retroalimentación e iteraciones para mejorar el proyecto

Enseñado por

Dr. Jules White


Asignaturas

Ciencias de la Computación