Agentes de IA Desbloqueados: El Aprendizaje Detrás de Sistemas Autónomos Más Inteligentes y Rápidos

Resumen

Explore los mecanismos de aprendizaje detrás de los agentes de IA y cómo permiten sistemas más inteligentes, rápidos y autónomos en esta sesión integral.

Programa de estudio

• Introducción a los Agentes de IA
Definición y características
Evolución histórica de los agentes de IA
• Conceptos Fundamentales en el Aprendizaje de IA
Visión general del aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
Paradigmas de aprendizaje supervisado, no supervisado y semi-supervisado
• Entornos de Agentes
Tipos de entornos: estático vs. dinámico, determinista vs. estocástico
Modelos de interacción: sistemas de agente único y multi-agente
• Mecanismos de Aprendizaje en Agentes de IA
Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Conceptos clave: recompensas, políticas y funciones de valor
Aprendizaje-Q, Aprendizaje-Q Profundo y gradientes de política
Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Redes neuronales y árboles de decisión
Técnicas de agrupamiento y reducción de dimensionalidad
• Toma de Decisiones en Sistemas Autónomos
Algoritmos de planificación y búsqueda
Toma de decisiones heurística
• Adaptación y Optimización
Algoritmos evolutivos y programación genética
Aprendizaje en línea y aprendizaje por transferencia
• Estudios de Caso de Agentes de IA
Vehículos autónomos
Robótica y automatización en aplicaciones industriales
Asistentes inteligentes y agentes conversacionales
• Desafíos y Ética en Agentes de IA
Sesgo, equidad y transparencia
Consideraciones de privacidad y seguridad
• Tendencias Futuras en el Desarrollo de Agentes de IA
Tecnologías y metodologías emergentes
El papel de la IA en la transformación social

Asignaturas

Ciencias de la Computación