IA RAG de IBM y AI Agéntica

Resumen

Mejora tu carrera en el campo de rápido crecimiento de la inteligencia artificial con habilidades avanzadas en IA generativa. Este programa está diseñado para equiparte con técnicas y herramientas avanzadas como el diseño de prompts, Agentic y la integración de IA multimodal, permitiéndote crear aplicaciones de IA sofisticadas y con conciencia de contexto.

Este programa te enseñará habilidades avanzadas de IA, incluyendo el desarrollo de pipelines eficientes de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la integración de IA multimodal para procesamiento de texto, imagen y audio, así como el diseño de sistemas multiautónomos. El programa no solo te ayudará a avanzar en tu carrera en IA, sino que también proporciona una base sólida para el desarrollo futuro en áreas como ciencia de datos avanzada, aprendizaje profundo y automatización impulsada por IA.

También utilizarás las herramientas más recientes utilizadas por expertos en IA, incluyendo la integración de herramientas y APIs externas con agentes de IA, la orquestación de flujos de trabajo complejos usando LangChain y LangGraph, y marcos como CrewAI, AG2, BeeAI y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Al completar el programa completo, tendrás un portafolio de proyectos y un Certificado Profesional de IBM para demostrar tu experiencia.

Este programa es ideal para desarrolladores de software, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y cualquier persona con experiencia en programación en Python que desee mejorar en el ámbito de la ingeniería de IA. ¡Inscríbete hoy y domina las últimas tecnologías de IA generativa en la vanguardia de la innovación!

Programa de estudio

• Introducción a RAG y la IA Agente
Visión General del Curso
La Importancia de la IA Generativa en el Entorno Actual
Introducción a Conceptos Clave: RAG, IA Agente, IA Multimodal
• Ingeniería de Prompts
Técnicas Básicas y Avanzadas
Diseño Contextual y Optimización
Ejemplos y Ejercicios Prácticos
• Pipelines de Generación con Recuperación (RAG)
Entendiendo RAG
Diseñando Pipelines RAG Efectivos
Casos de Uso y Estrategias de Implementación
• Integración de IA Multimodal
Introducción a la IA Multimodal
Procesamiento de Texto, Imagen y Audio
Integrando Múltiples Modalidades de Datos en Aplicaciones
• Diseño de Sistemas Multiagente Autónomos
Fundamentos de la IA Agente
Creación y Gestión de Flujos de Trabajo Multiagente
Autonomía y Coordinación en Sistemas de Agentes
• Herramientas y Marcos de Trabajo
Visión General de las Herramientas de Desarrollo de IA
Utilización de LangChain y LangGraph para la Orquestación de Flujos de Trabajo
Introducción a CrewAI, AG2, BeeAI y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
• Integración de Herramientas Externas y APIs con Agentes de IA
Técnicas de Integración de APIs
Construcción de Soluciones de IA Basadas en APIs
Ejercicios Prácticos de Integración de APIs
• Orquestación de Flujos de Trabajo Complejos
Diseño de Flujos de Trabajo con LangChain y LangGraph
Escenarios de Aplicación Avanzada
Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
• Proyectos de Culminación
Desarrollo de un Portafolio de Proyectos de IA
Implementación de Habilidades Aprendidas en Escenarios Reales
Sesiones de Presentación y Retroalimentación
• Avance Profesional en IA
Caminos para Entrar en la Ciencia de Datos Avanzada y la Automatización Impulsada por IA
Construcción de una Red Profesional
Presentación de tu Certificado Profesional de IBM
• Conclusión y Direcciones Futuras en IA
Resumen de los Puntos Clave de Aprendizaje
Tendencias Emergentes y Tecnologías Futuras en IA
Oportunidades de Aprendizaje Continuo y Crecimiento Profesional

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Enseñado por

, Hailey Quach, IBM Skills Network Team, Rachael and Wojciech 'Victor' Fulmyk

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Asignaturas

Ciencias de la Computación