Construcción de sistemas de IA agentiva para desarrolladores

Resumen

These hands-on courses equip developers and engineers with the technical skills to design, build, and deploy autonomous AI agents using frameworks to automate complex workflows and create intelligent, decision-making systems. Developers will work with multiple frameworks including AutoGen, LlamaIndex, and LangGraph while building real-world applications such as advanced chatbots and task automation systems.Learn implementation patterns and responsible AI principles.Evaluate and experiment with emerging agentic technologies.Implement multiagent AI systems using the AutoGen framework.Build and deploy autonomous AI agents with LlamaIndex.

Programa

• Introducción a los Sistemas de IA Agénticos
Visión general de agentes de IA autónomos
Conceptos clave en IA agéntica
Aplicaciones prácticas y casos de uso
• Panorama de los Marcos de Agentes
Introducción a AutoGen
Introducción a LlamaIndex
Introducción a LangGraph
• Diseño de Agentes de IA Autónomos
Arquitectura de sistemas para agentes de IA
Patrones de diseño para la automatización de flujos de trabajo
Construcción de capacidades de toma de decisiones
• Trabajo con AutoGen
Configuración del entorno de desarrollo
Implementación de sistemas de IA multiagente
Ejercicios prácticos con AutoGen
• Trabajo con LlamaIndex
Integración de LlamaIndex con sistemas de IA
Construcción y despliegue de agentes autónomos
Automatización de tareas con LlamaIndex
• Trabajo con LangGraph
Diseño de sistemas de IA basados en gráficos
Conexión de LangGraph con otros marcos
Mejora de la inteligencia del sistema con enfoques gráficos
• Construcción de Chatbots Avanzados
Diseño de agentes conversacionales inteligentes
Implementación de comprensión del lenguaje natural
Casos de uso y ejercicios prácticos
• Sistemas de Automatización de Tareas
Diseño de flujos de trabajo de automatización robustos
Incorporación de agentes de IA en procesos empresariales
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Implementación de IA Responsable
Principios del desarrollo ético de IA
Sesgo y equidad en sistemas de IA
Asegurar la transparencia y responsabilidad
• Evaluación de Tecnologías Agénticas Emergentes
Exploración de nuevos marcos y herramientas
Experimentación con tecnologías agénticas de vanguardia
Tendencias futuras en sistemas de IA autónomos
• Proyecto del Curso
Planificación y diseño de un agente de IA del mundo real
Desarrollo, prueba y despliegue del agente
Presentación y discusión de resultados del proyecto
• Conclusión y Próximos Pasos
Revisión de conceptos y habilidades clave
Orientación para el aprendizaje y desarrollo futuros
Oportunidades en el campo de los sistemas de IA agénticos

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Impartido por

Kumaran Ponnambalam, Jose Luis Latorre, Harshit Tyagi and Ray Villalobos

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Materias

Computer Science