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Temario del curso

Introducción a la IA Agente y descripción general del bootcamp

  • Comprensión de la IA agente y la estructura del bootcamp
  • Revisión de herramientas, marcos de trabajo (frameworks) y dependencias
  • Mejores prácticas para la configuración de proyectos y colaboración

Proyecto 1: Asistente inteligente con razonamiento orientado a prompts

  • Diseño de un agente conversacional basado en tareas
  • Uso de prompts estructurados 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 de archivos PDF y de texto
  • Uso 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 uso de herramientas para automatización de flujos de trabajo

  • Integración de APIs externas y automatización de tareas repetitivas
  • Gestión de procesos en múltiples pasos mediante bucles de agente
  • Construcción de un pequeño asistente de automatización para flujos de trabajo empresariales reales

Proyecto 4: Agente de análisis de datos y generación de insights

  • 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 de insights y paneles de control de rendimiento

Proyecto 5: Colaboración y orquestación multiagente

  • Coordinación de múltiples agentes para la delegación de tareas
  • Diseño de una arquitectura controlador-trabajador (controller–worker)
  • Despliegue y pruebas de un prototipo de sistema multiagente

Cierre y próximos pasos

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

Requerimientos

  • Competencia intermedia en programación con Python
  • Conocimientos básicos de principios de IA o aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con APIs y flujos de procesamiento de datos

Audiencia objetivo

  • Ingenieros y desarrolladores que buscan construir proyectos aplicados de IA
  • Equipos técnicos que necesitan habilidades rápidas de prototipado en IA agente
  • Profesionales involucrados en la integración de IA y desarrollo de programas piloto
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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