Sistemas Multiagente y Coordinación en Python
Este curso explora el diseño, la coordinación y la implementación de sistemas multiagente (MAS) utilizando Python. Los participantes aprenderán cómo construir agentes que se comunican, colaboran y se adaptan para lograr objetivos compartidos en entornos complejos y dinámicos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas multiagente para aplicaciones de automatización inteligente, simulación y toma de decisiones.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura y los principios de los sistemas multiagente.
- Desarrollar agentes capaces de comunicarse, coordinarse y negociar.
- Implementar entornos distribuidos para las interacciones entre agentes.
- Aplicar el aprendizaje por refuerzo y la planificación en contextos multiagente.
- Simular comportamientos cooperativos y competitivos de los agentes.
- Diseñar flujos de trabajo híbridos que combinen humanos con agentes inteligentes.
Formato del Curso
- Conferencias impartidas por un instructor y demostraciones en vivo.
- Ejercicios prácticos utilizando frameworks de agentes de código abierto.
- Proyecto grupal aplicado que simula un escenario multiagente.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Visión general de agentes, entornos y modelos de interacción
- Cooperación, competencia y autonomía en sistemas agénticos
- Aplicaciones en logística, robótica y toma de decisiones
Conceptos Fundamentales de la Arquitectura del Agente
- Agentes reactivos frente a deliberativos
- Protocolos de comunicación y modelos de coordinación
- Representación del conocimiento y estado compartido
Implementación de Agentes en Python
- Construcción de agentes utilizando el framework Mesa
- Modelado de entornos e interacciones
- Simulación del comportamiento del agente y visualización
Coordinación y Comunicación
- Pasaje de mensajes y arquitecturas de memoria compartida
- Negociación, consenso y asignación de tareas
- Algoritmos de coordinación (red de contratos, basados en mercados, modelos de enjambre)
Aprendizaje y Adaptación en Sistemas Multiagente
- Aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes
- Dinámicas de aprendizaje cooperativas frente a competitivas
- Uso de PettingZoo y Stable-Baselines3 para MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)
Computación Distribuida y Escalabilidad
- Uso de Ray para simulaciones multiagente distribuidas
- Gestión de la concurrencia y sincronización
- Paralelización del cómputo y manejo de recursos compartidos
Colaboración Humano-Agente
- Diseño de interfaces para la coordinación con humanos en el bucle (human-in-the-loop)
- Flujos de trabajo híbridos con soporte de decisiones asistido por IA
- Consideraciones éticas y operativas
Proyecto Final
- Diseñar e implementar un sistema multiagente en Python
- Demostrar la coordinación y el aprendizaje entre agentes
- Presentar los resultados de la simulación y las perspectivas sobre el rendimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida competencia en programación con Python
- Buen entendimiento del aprendizaje por refuerzo o del diseño de agentes de IA
- Familiaridad con conceptos de sistemas distribuidos y redes
Audiencia Objetivo
- Arquitectos de sistemas que diseñan sistemas de IA colaborativos o distribuidos
- Investigadores que trabajan en coordinación e inteligencia colectiva
- Ingenieros que desarrollan flujos de trabajo híbridos humano-agente o multiagente
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y sesiones de debate.
- Laboratorios prácticos con configuraciones de gobernanza y seguridad.
- Ejercicios prácticos que simulan escenarios de implementación empresarial.
Opciones de personalización del curso
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- Planificar y ejecutar la migración desde tableros estáticos hacia WrenAI.
- Adoptar analítica conversacional y capacidades de GenBI integrado.
- Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización del BI.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos con planificación de migración y adopción.
- Laboratorios prácticos sobre analítica conversacional y GenBI integrado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Calidad y Observabilidad para WrenAI: Evaluación, Ajuste de Prompts y Monitoreo
14 HorasWrenAI permite la generación de SQL a partir de lenguaje natural y análisis potenciado por IA, haciendo que el acceso a los datos sea más rápido e intuitivo. Para su uso en entornos empresariales, las prácticas de garantía de calidad y observabilidad son esenciales para asegurar la precisión, la confiabilidad y el cumplimiento normativo.
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- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
- Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
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- Implementar WrenAI con registros (logging) y marcos de observabilidad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Desarrollo con la API de WrenAI: Aplicaciones, gráficos y NL a SQL
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante los puntos de conexión de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y tuberías de datos.
Opciones de personalización del curso
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- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
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Formato del curso
- Clase teórica interactiva y sesiones de debate.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPI y Paneles Conscientes de la Regulación
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y la monitorización de riesgos.
Formato del Curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles e informes de cumplimiento normativo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
WrenAI OSS en profundidad: modelado semántico, texto a SQL y barreras de seguridad
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros de análisis e ingenieros de ML de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar la generación fiable de SQL.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos para definir métricas de manera consistente entre equipos.
- Optimizar el rendimiento del proceso de texto a SQL para mejorar la precisión y la escalabilidad.
- Configurar y aplicar barreras de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en flujos de trabajo de datos y analíticos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debates.
- Abundantes ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
WrenAI para Equipos de Producto: Analítica Conversacional y BI Autogestionado
14 HorasWrenAI es una plataforma de analítica conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a análisis confiables, permitiendo a equipos no técnicos generar información clave rápida y consistentemente.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, analistas y campeones de datos de nivel intermedio que desean adoptar la analítica conversacional y desarrollar capacidades de BI autogestionado con WrenAI.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de analítica conversacional que revelen información confiable sobre el producto.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para un informe consistente.
- Utilizar eficazmente las funciones de texto a SQL en lenguaje natural para responder preguntas sobre el producto.
- Integrar paneles autogestionados y directrices basados en WrenAI en los flujos de trabajo del producto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con Wren AI y conjuntos de datos de muestra.
- Taller: crear un panel autogestionado y un conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Implementación de WrenAI para SaaS: GenBI incrustado en productos orientados al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos a los clientes. Este curso proporciona a los equipos de SaaS las habilidades necesarias para integrar Wren AI mediante su API incrustada, configurar análisis con marca blanca y gestionar despliegues multiinquilino.
Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está diseñada para líderes de productos SaaS de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución analítica incrustada en entornos SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar WrenAI utilizando la API incrustada para aplicaciones dirigidas a los clientes.
- Implementar BI conversacional con marca blanca que incluya personalización de imagen corporativa.
- Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento en entornos SaaS.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y sesiones de debate.
- Laboratorios prácticos con la API incrustada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una característica de análisis con marca blanca para un caso de uso SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Análisis operativo con hojas de cálculo y biblioteca de métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten un informe rápido a través de flujos de trabajo de hojas de cálculo potenciados por IA y una biblioteca de métricas empresariales preconstruidas y multiplataforma.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de nivel principiante e intermedio que deseen acelerar los informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Crear hojas de cálculo potenciadas por IA para el análisis de datos y la generación de informes.
- Aprovechar la biblioteca de métricas de WrenAI para KPIs estandarizados.
- Conectar las hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados para optimizar los informes operativos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Construcción práctica de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios prácticos sobre métricas e informes de KPIs.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.