La inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos, automatizamos tareas e interactuamos con la tecnología. Este curso está diseñado para ayudar a los estudiantes a crear agentes impulsados por IA, bots de automatización, asistentes de chat y sistemas de gestión de tareas utilizando herramientas de código abierto, sin depender de API externas o servicios basados en la nube.
Ya sea que seas un principiante explorando la inteligencia artificial o un desarrollador buscando integrar la IA en aplicaciones del mundo real, este curso ofrece un enfoque práctico para construir soluciones de automatización impulsadas por IA.
- 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
