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Programa del Curso
Introducción a Agentic AI y Toma de Decisiones Autónomas
- ¿Qué es Agentic AI?
- Componentes clave de la toma de decisiones autónomas
- Comparación entre la IA tradicional y los agentes de IA autónomos
Arquitecturas para AI Agents Autónomo
- Entendiendo los sistemas multiagente
- Modelos de aprendizaje por refuerzo y toma de decisiones
- Diseño de agentes de IA para adaptabilidad y auto-mejora
Implementación de IA Autónoma en Business y Automatización
- Integración de agentes de IA en flujos de trabajo empresariales
- Estudios de casos de automatización de decisiones impulsada por IA
- Optimización de la eficiencia impulsada por IA en operaciones empresariales
Razonamiento y Planificación de Agentes de IA
- Modelos de toma de decisiones basados en conocimiento
- Razonamiento orientado a Go y selección de acciones
- Manejo de la incertidumbre en la IA autónoma
Optimización de Procesos de Decisión de IA
- Escalado de IA autónoma para aplicaciones del mundo real
- Ajuste del rendimiento de la IA para entornos de decisión complejos
- Minimización de sesgos y mejora de resultados impulsados por IA
Seguridad, Cumplimiento y Consideraciones Éticas
- Garantizar la seguridad de la IA en la toma de decisiones autónomas
- Marcos regulatorios y cumplimiento
- Mejores prácticas para el uso responsable de la IA
El Futuro de la IA Autónoma y la Toma de Decisiones
- Tendencias en agentes de IA de autoaprendizaje
- Tecnologías emergentes en sistemas de decisión autónomos
- Expansión de las aplicaciones de Agentic AI en diversas industrias
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en automatización impulsada por IA
- Conocimiento de aprendizaje por refuerzo y modelos de toma de decisiones
- Comprensión de arquitecturas de agentes de IA
Público objetivo
- Desarrolladores de IA que diseñan sistemas de toma de decisiones autónomos
- Especialistas en automatización que integran agentes de IA en flujos de trabajo
- Business analistas que optimizan la toma de decisiones con IA
14 Horas