Construir Agentes de IA - Encuentro de IA en Melbourne (4/2/2025)

Resumen

Descubre cómo construir agentes de IA que transforman datos no estructurados en conocimientos que se pueden buscar, desde implementaciones básicas hasta sistemas avanzados de múltiples agentes.

Programa de estudio

• Introducción a los Agentes de IA
Panorama general de los Agentes de IA
Tipos y Aplicaciones de los Agentes de IA
• Comprensión de los Datos No Estructurados
Definición y Características
Desafíos en el Procesamiento de Datos No Estructurados
• Implementación Básica de un Agente de IA
Técnicas de Recolección de Datos
Preprocesamiento de Datos
Algoritmos de Búsqueda Sencillos
• Transformando Datos No Estructurados en Conocimientos
Técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Estructuración y Resumen de Texto
Métodos de Extracción de Conocimiento
• Construcción de un Agente de IA Sencillo
Configuración del Entorno
Arquitectura Básica del Agente
Implementación de una Base de Datos Buscable
• Agentes de IA Intermedios
Incorporación de Modelos de Aprendizaje Automático
Mejora del Procesamiento de Datos con AA
Automatización de Procesos del Agente
• Sistemas Avanzados de Agentes de IA
Introducción a los Sistemas Multi-Agente
Estrategias de Comunicación entre Agentes
Coordinación y Toma de Decisiones
• Estudios de Caso
Ejemplos del Mundo Real de Agentes de IA
Análisis de Implementaciones Exitosas
• Proyecto Práctico
Diseño e Implementación de tu Agente de IA
Transformación de Datos No Estructurados en Conocimientos
• Conclusión y Tendencias Futuras
Desafíos en el Desarrollo de Agentes de IA
Tendencias y Tecnologías Emergentes
• Sesión de Preguntas y Respuestas y Networking

Asignaturas

Ciencias de la Computación