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Starts 5 June 2025 20:52

Ends 5 June 2025

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Introducción al desarrollo de agentes de IA

Explora los fundamentos de los agentes de IA, aprende a construir un marco básico en Python y desarrolla agentes avanzados que razonan e interactúan con su entorno para automatizar flujos de trabajo.
via Pluralsight

659 Cursos


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Resumen

Se espera que los agentes de IA se conviertan en un impulsor clave en la evolución de la inteligencia artificial a corto plazo. Los agentes de IA están revolucionando la IA generativa al aprovechar los LLMs como motores de razonamiento y usar herramientas (llamadas a funciones) para realizar tareas en varios pasos.

En este curso, Introducción al Desarrollo de Agentes de IA, aprenderás a crear estos agentes de IA. Primero, explorarás los fundamentos de los agentes de IA, incluyendo su arquitectura, tipos y casos de uso.

Luego, implementarás un marco básico de agentes de IA en Python. Finalmente, aprenderás a desarrollar agentes avanzados que utilicen LLMs para razonar, interactuar con su entorno y alcanzar objetivos.

Al final de este curso, tendrás las habilidades para construir aplicaciones de IA agenciales (con memoria y capacidades de uso de herramientas) para automatizar flujos de trabajo.

Programa de estudio

  • Introducción al Curso
  • Visión general de los agentes de IA
    Importancia de los agentes de IA en los sistemas modernos de IA
    Objetivos y resultados del curso
  • Fundamentos de los Agentes de IA
  • Definición y características
    Tipos de agentes de IA (reactivos, deliberativos, interactivos)
    Componentes clave: Percepción, Toma de Decisiones y Acción
    Casos de uso y aplicaciones
  • Arquitectura de los Agentes de IA
  • Comprensión de los entornos de los agentes
    Componentes arquitectónicos clave (sensores, efectores, motores de razonamiento)
    Introducción a herramientas y llamadas a funciones para la ejecución de tareas
  • Implementación de Agentes de IA Básicos
  • Configuración del entorno de desarrollo
    Construcción de un agente de IA simple en Python
    Prueba de la funcionalidad del agente
  • Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en Agentes de IA
  • Visión general de los LLM y sus capacidades
    Aprovechamiento de los LLM para tareas de razonamiento
    Integración de LLM en la estructura básica del agente
  • Desarrollo Avanzado de Agentes de IA
  • Diseño de agentes con capacidades de memoria
    Construcción de agentes que utilizan herramientas
    Caso de estudio: Automatización de tareas en múltiples pasos con agentes de IA
  • Desarrollo de Aplicaciones de IA Agéntica
  • Comprensión de la interacción con el entorno
    Estrategias para lograr objetivos complejos
    Ejemplos y aplicaciones en el mundo real
  • Proyecto del Curso
  • Desarrollo de un agente de IA funcional con características de memoria y uso de herramientas
    Aplicación del agente de IA para automatizar un flujo de trabajo simple
  • Conclusión y Próximos Pasos
  • Resumen de los aprendizajes clave
    Tendencias futuras en el desarrollo de agentes de IA
    Recursos adicionales y oportunidades de aprendizaje continuo

Enseñado por

Muhammad Sajid


Asignaturas

Ciencias de la Computación