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

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

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Impartido por

Vivian Aranha

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Materias

Computer Science