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Comienza 3 July 2025 19:40

Termina 3 July 2025

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Diseña y Construye Poderosos Agentes LLM - Valentina Alto

Desbloquea el potencial de los agentes LLM: explora su diseño, construcción y evolución de sistemas de agente único a sistemas multi-agente. Obtén información sobre los flujos de trabajo de GenAI y los componentes clave de los agentes de IA.
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Resumen

Desbloquea el potencial de los agentes LLM:

explora su diseño, construcción y evolución de sistemas de agente único a sistemas multi-agente. Obtén información sobre los flujos de trabajo de GenAI y los componentes clave de los agentes de IA.

Programa de estudio

  • Introducción a los Agentes LLM
  • Definición e historia de los agentes LLM
    Resumen de aplicaciones actuales
    El panorama futuro de los agentes LLM
  • Fundamentos de los Agentes de IA
  • Conceptos y terminología fundamentales
    Tipos de agentes de IA
    Componentes clave de la arquitectura de IA
  • Diseño de Agentes LLM
  • Principios de diseño efectivo de agentes LLM
    Consideraciones de diseño centradas en el humano
    Directrices y prácticas éticas
  • Construcción de Sistemas de un Solo Agente
  • Marcos y herramientas para construir agentes LLM
    Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones
    Pruebas y evaluación de sistemas de un solo agente
  • Evolución hacia Sistemas Multi-Agente
  • Beneficios de los enfoques multi-agente
    Coordinación y comunicación entre agentes
    Escalabilidad y gestión de recursos
  • Flujos de Trabajo Avanzados de GenAI
  • Automatización de flujos de trabajo en implementaciones LLM
    Aprendizaje continuo y adaptación
    Estrategias de monitoreo y mantenimiento
  • Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
  • Aplicaciones del mundo real de los agentes LLM
    Lecciones aprendidas de ejemplos de la industria
    Tendencias emergentes e innovaciones
  • Proyecto: Diseña y Construye Tu Propio Agente LLM
  • Guía paso a paso
    Herramientas y recursos
    Sesión de presentación y retroalimentación
  • Direcciones Futuras y Oportunidades de Investigación
  • Preguntas de investigación abiertas
    Posibles colaboraciones interdisciplinarias
    Participación en la comunidad de IA y mantenerse actualizado sobre desarrollos
  • Revisión del Curso y Sesión de Preguntas y Respuestas
  • Resumen de los aprendizajes clave
    Resolución de consultas y retroalimentación de los estudiantes
    Certificación del curso y reconocimiento

Asignaturas

Ciencia de datos