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Flujos de Trabajo de LLM: Desde la Automatización hasta los Agentes de IA con Python

Explora el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes de IA con Python, desde la automatización básica hasta la construcción de un asistente virtual utilizando el SDK de Agentes de OpenAI, con ejemplos prácticos y código.
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Resumen

Explora el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes de IA con Python, desde la automatización básica hasta la construcción de un asistente virtual utilizando el SDK de Agentes de OpenAI, con ejemplos prácticos y código.

Programa de estudio

  • Introducción a los Flujos de Trabajo de IA
  • Visión general de los agentes de IA
    Introducción a Python para flujos de trabajo de IA
    Configuración del entorno de desarrollo
  • Fundamentos de la Automatización con Python
  • Esenciales de scripting en Python
    Automatización de tareas con Python
    Introducción al web scraping para la recolección de datos
  • Comprensión de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)
  • ¿Qué son los LLMs?
    Casos de uso de LLMs en la automatización
    Consideraciones éticas y mejores prácticas
  • Conectando Python con LLMs
  • Uso de la API de OpenAI con Python
    Construcción de tareas básicas de lenguaje con LLMs (generación de texto, resumen)
  • Técnicas de Automatización Intermedias
  • Aprovechamiento de APIs para la automatización
    Trabajo con JSON y serialización de datos
    Programación y gestión de scripts en Python
  • Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes de IA
  • Diagramación de tareas de agentes de IA
    Integración de la toma de decisiones en flujos de trabajo
    Manejo de excepciones y errores en flujos de trabajo de IA
  • Construcción de un Asistente Virtual con el SDK de Agentes de OpenAI
  • Visión general del SDK de Agentes de OpenAI
    Configuración e instalación del SDK
    Creación de un asistente virtual simple
  • Mejorando el Asistente Virtual
  • Implementación de la comprensión de lenguaje natural
    Añadiendo memoria conversacional
    Integración de fuentes de datos externas y APIs
  • Temas Avanzados en Agentes de IA
  • Conversaciones multi-turno y gestión de diálogos
    Comprensión contextual y modelado de intenciones del usuario
    Personalización y aprendizaje de preferencias del usuario
  • Despliegue y Escalamiento de Agentes de IA
  • Opciones de despliegue en la nube para aplicaciones en Python
    Monitoreo y registro de flujos de trabajo de IA
    Mejores prácticas para escalar agentes de IA
  • Conclusión y Direcciones Futuras
  • Tendencias emergentes en flujos de trabajo de agentes de IA
    Oportunidades futuras con IA y automatización
    Proyecto final: Construye tu propio flujo de trabajo de agente de IA
  • Recursos y Aprendizaje Adicional
  • Libros y artículos recomendados
    Comunidades y foros en línea
    Herramientas y marcos para exploración avanzada

Asignaturas

Informática