IA RAG de IBM y AI Agéntica

Resumen

Enhance your career in the high-growth field of artificial intelligence with advanced skills in generative AI. This program is designed to equip you with advanced techniques and tools such as prompt engineering, Agentic, and multimodal AI integration, enabling you to create sophisticated & context-aware AI applications.

This program will teach you advanced AI skills including developing efficient Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, integrating multimodal AI for text, image, and audio processing, as well as designing autonomous multiagent systems. The program will not only help you advance your career in AI but also provides a strong foundation for future career development in areas such as advanced data science, deep learning, and AI-driven automation.

You’ll also utilize the latest tools used by AI experts, including integrating external tools and APIs with AI agents, orchestrating complex workflows using LangChain and LangGraph, and frameworks like CrewAI, AG2, BeeAI, and Model Context Protocol (MCP). When you complete the full program, you’ll have a portfolio of projects and a Professional Certificate from IBM to showcase your expertise.

This program is ideal for software developers, machine learning engineers, data scientists, and anyone with Python programming experience who wants to level up their AI engineering game. Enroll today and master the latest generative AI technologies at the forefront of innovation!

Programa

• 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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Impartido por

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

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Materias

Computer Science