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Inicio 6 June 2026 23:46

Fin 6 June 2026

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Bootcamp de Dominio de Agentes de IA: Construye Chatbots Inteligentes y Herramientas

Udemy Desbloquea el potencial de la inteligencia artificial con el Bootcamp de Dominio de Agentes de IA. Este curso integral te proporciona las habilidades para desarrollar agentes de IA sofisticados y herramientas que mejoran la eficiencia y la productividad. Diseñado tanto para principiantes como para profesionales, este bootcamp te permite c.
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Resumen

Artificial intelligence is transforming the way we work, automate tasks, and interact with technology. This course is designed to help learners build AI-powered agents, automation bots, chat assistants, and task management systems using open-source tools without relying on external APIs or cloud-based services.

Whether you are a beginner exploring artificial intelligence or a developer looking to integrate AI into real-world applications, this course provides a hands-on approach to building AI-driven automation solutions.(AI)

Programa

  • Introducción a los Agentes de IA
  • Visión general de los agentes de IA y sus aplicaciones
    Conceptos clave: autonomía, interactividad y aprendizaje
    Configuración del entorno de desarrollo
  • Fundamentos del Aprendizaje Automático
  • Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, por refuerzo
    Algoritmos básicos y sus casos de uso
    Recolección y preprocesamiento de datos
  • Construcción de Sistemas Basados en Reglas
  • Diseño e implementación de lógica basada en reglas
    Casos de uso para agentes de IA basados en reglas
    Limitaciones e integraciones con otros sistemas de IA
  • Elementos Esenciales del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
  • Entendimiento del PLN y sus componentes
    Tokenización, análisis sintáctico y comprensión semántica
    Construcción de pipelines básicos de PLN
  • Desarrollo de Chatbots de IA
  • Diseño de flujos conversacionales
    Uso de bibliotecas de PLN de código abierto
    Creación y pruebas de un chatbot sencillo basado en texto
  • IA para la Automatización de Tareas
  • Identificación de tareas adecuadas para la automatización
    Construcción de scripts de automatización de flujos de trabajo
    Integración de la IA con herramientas existentes
  • Aprendizaje Automático en Agentes de IA
  • Entrenamiento de modelos de ML para tareas específicas
    Incorporación de modelos de ML en agentes de IA
    Evaluación del rendimiento del modelo y optimización
  • Arquitecturas Avanzadas de Agentes de IA
  • Diseño y comunicación de sistemas multi-agente
    Modelos híbridos que combinan enfoques basados en reglas y ML
    Escalabilidad y eficiencia en sistemas de IA
  • Privacidad y Seguridad en el Desarrollo de IA
  • Garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo
    Protocolos de comunicación seguros en IA
    Consideraciones éticas en aplicaciones de IA
  • Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
  • Análisis de implementaciones exitosas de agentes de IA
    Lecciones aprendidas de ejemplos de la industria
    Proyecto práctico: Construcción de un agente de IA integral desde el concepto hasta la ejecución
  • Proyecto Final
  • Desarrollar un agente de IA completamente funcional que aborde un problema específico
    Presentación y revisión por pares
    Iteración basada en los comentarios
  • Conclusión del Curso
  • Resumen de los puntos clave de aprendizaje
    Discusión sobre las direcciones futuras en la tecnología de agentes de IA
    Recursos para un mayor aprendizaje y desarrollo

Impartido por

Vivian Aranha


Materias

Computer Science