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Programa del Curso
Profundización en la arquitectura de BabyAGI
- Comprensión de los componentes centrales de BabyAGI
- Flujo de gestión y ejecución de tareas
- Comparando BabyAGI con otros agentes autónomos
Personalización avanzada de BabyAGI
- Modificación de los algoritmos de memoria y planificación de BabyAGI
- Personalización de la toma de decisiones y la priorización de tareas
- Ampliación de BabyAGI con complementos y funciones personalizados
Integración empresarial y extensiones de API
- Conexión BabyAGI al software y bases de datos empresariales
- Uso de API REST y GraphQL para el intercambio de datos
- Automatización de flujos de trabajo de varios pasos en distintas plataformas
Optimización del rendimiento y la utilización de recursos
- Reducir la latencia y mejorar el tiempo de respuesta
- Manejo de automatización a gran escala con múltiples agentes
- Optimización del consumo de memoria y recursos computacionales
Implementación y escalado BabyAGI en entornos de nube
- Implementación de BabyAGI en la nube de AWS, Azure o Google
- Uso de Docker y Kubernetes para la implementación en contenedores
- Escalado BabyAGI para automatización a nivel empresarial
Consideraciones de seguridad, cumplimiento y ética
- Garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo
- Abordar los riesgos de la toma de decisiones autónoma de la IA
- Implicaciones éticas de la automatización impulsada por IA
Tendencias futuras en la autonomía AI Agents
- La evolución de la automatización de tareas de IA
- Avances en sistemas de IA de automejora
- Casos de uso emergentes para la automatización del flujo de trabajo impulsada por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una comprensión de los agentes de IA y la ejecución autónoma de tareas
- Experiencia con programación Python e integraciones de API
- Familiaridad con las tecnologías de implementación y contenedorización en la nube
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Equipos de automatización empresarial
14 Horas
