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Temario del curso

Introducción a la IA Agéntica y Visión General del Taller

  • Comprensión de la IA agéntica y la estructura del taller
  • Revisión de herramientas, marcos de trabajo (frameworks) y dependencias
  • Mejores prácticas para la configuración del proyecto y la colaboración

Proyecto 1: Asistente Inteligente con Razonamiento Orientado a Indicaciones

  • Diseño de un agente conversacional basado en tareas
  • Uso de indicaciones estructuradas para el razonamiento y la toma de decisiones
  • Construcción y pruebas en Jupyter Notebook

Proyecto 2: Agente de Análisis y Resumen de Documentos

  • Extracción y resumen de datos desde archivos PDF y de texto
  • Utilización de LangChain para la ingestión y recuperación de documentos
  • Generación de informes ejecutivos a partir de contenido estructurado y no estructurado

Proyecto 3: Agente con Capacidad de Uso de Herramientas para Automatización de Flujos de Trabajo

  • Integración de APIs externas y automatización de tareas repetitivas
  • Gestión de procesos multifase mediante bucles agénticos
  • Construcción de un pequeño asistente de automatización para flujos de trabajo empresariales reales

Proyecto 4: Agente de Análisis de Datos y Generación de Información

  • Conexión de agentes a fuentes de datos (CSV, SQL o API)
  • Realización de análisis exploratorio de datos con Python y asistencia de IA
  • Creación de visualizaciones informativas y paneles de control de rendimiento

Proyecto 5: Colaboración y Orquestación Multi-Agente

  • Coordinación de múltiples agentes para la delegación de tareas
  • Diseño de una arquitectura controlador-trabajador
  • Implementación y pruebas de un prototipo de sistema multi-agente

Cierre y Próximos Pasos

  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación entre compañeros
  • Discusión sobre estrategias de optimización y escalado
  • Recursos para el aprendizaje continuo y la experimentación

Requerimientos

  • Competencia intermedia en programación con Python
  • Comprensión básica de los principios de IA o aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con APIs y flujos de trabajo de procesamiento de datos

Público Objetivo

  • Ingenieros y desarrolladores que buscan construir proyectos prácticos de IA
  • Equipos técnicos que desean adquirir habilidades rápidas en la prototipación de IA agéntica
  • Profesionales involucrados en la integración de IA y el desarrollo de programas piloto
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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