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Comienza 29 June 2025 06:11

Termina 29 June 2025

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Introducción al desarrollo de agentes de IA

Desbloquea el potencial de la IA sumergiéndote en el curso "Introducción al Desarrollo de Agentes de IA" ofrecido por Pluralsight. Ya sea que seas nuevo en el campo o busques profundizar tu comprensión, este curso te proporciona los conocimientos y habilidades fundamentales para comenzar a construir agentes de IA. Comienza creando un marco bá.
via Pluralsight

659 Cursos


36 minutes

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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