- Students: 754
- Duration: 365 days
El curso IA Agéntica de Arcitura Education Inc. proporciona una cobertura esencial de los conceptos, modelos y mejores prácticas de la IA predictiva. Se exploran prácticas comunes de análisis y analítica de IA dentro de una gama de escenarios empresariales, y se ofrece una cobertura en profundidad de las técnicas de entrenamiento de modelos, aprendizaje, y filtrado y procesamiento de datos de la IA predictiva.
El curso está compuesto por los siguientes módulos:
- Módulo 1: Fundamentos de IA Agéntica
- Módulo 2: IA Agéntica Avanzada
- Módulo 3: Laboratorio de IA Agéntica
Cada módulo tiene un conjunto de lecciones que totalizan una duración estimada de diez (10) horas, y además se complementa con ejercicios para ayudar a reforzar su comprensión de los temas clave.
El módulo final del curso consiste en una serie de ejercicios de laboratorio que requieren que los participantes apliquen su conocimiento de los cursos precedentes con el fin de cumplir con requerimientos de proyectos y resolver problemas del mundo real.
Currículum
- 3 secciones
- 0 lecciones
- 365 días
- Módulo 1: Fundamentos de IA Agéntica
Este módulo establece los conceptos centrales detrás de los agentes inteligentes de IA que pueden percibir, razonar y actuar de forma autónoma. Se cubren los componentes clave de los sistemas agénticos, así como los tipos de agentes (como reactivo, deliberativo e híbrido). El módulo también explica conceptos esenciales como los ambientes, los sensores, los actuadores y el ciclo de interacción agente-ambiente, junto con los fundamentos de la representación del conocimiento para agentes y cómo los agentes planean y toman decisiones a alto nivel.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Conceptos y sistemas de IA
- Cómo entender a los agentes de IA
- Cómo distinguir a la IA agéntica de otros tipos de IA
- Características centrales de los agentes (autonomía, reactividad, proactividad, habilidad social)
- El concepto de “agencia” y sus implicaciones en los sistemas de IA
- Percepción: los sensores y cómo los agentes recopilan información
- Razonamiento: procesamiento interno y toma de decisiones
- Acción: los actuadores y cómo los agentes interactúan con su ambiente
- El ciclo de interacción agente-ambiente
- Arquitecturas de agentes básicas: Agentes de reflejos simples, Agentes de reflejos basados en modelos, Agentes basados en objetivos y Agentes basados en utilidad
- Introducción a la representación del conocimiento (KR)
- Algoritmos básicos de planeación: Búsqueda estado-espacio y Planeación de pila de objetivos
- Introducción a la teoría de decisiones y los agentes racionales
- Descripción general de los tipos de agentes
0 - Módulo 2: IA Agéntica Avanzada
Este módulo profundiza en las complejidades y aplicaciones de la IA agéntica explorando técnicas para la colaboración y coordinación entre agentes, así como métodos para mejorar el razonamiento y la toma de decisiones de los agentes. El módulo examina algoritmos de planeación, aprendizaje por refuerzo para la optimización de políticas y técnicas para manejar la incertidumbre, y además explica las aplicaciones del mundo real de la IA agéntica en varios dominios, incluyendo la robótica, los sistemas autónomos, la resolución de problemas compleja y las tareas creativas. También se abordan los retos clave, incluyendo escalabilidad, robustez, interpretabilidad y consideraciones éticas.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Sistemas multiagente (MAS): conceptos y beneficios
- Arquitecturas para los MAS (control centralizado vs. descentralizado)
- Protocolos y lenguajes de comunicación entre agentes (ACLs)
- Coordinación y cooperación en los MAS
- Asignación y distribución de tareas, estrategias de negociación y resolución de conflictos
- Arquitecturas jerárquicas de agentes
- Técnicas avanzadas de planeación
- Red jerárquica de tareas (HTN)
- Planeación, planeación bajo incertidumbre
- Planeación continua
- Introducción al aprendizaje por refuerzo (RL) para la optimización de políticas de agentes
- Meta-aprendizaje y aprendizaje por transferencia en los sistemas agénticos
- IA explicable (XAI) para comprender el razonamiento de los agentes
- La IA agéntica en el mundo real (robótica y sistemas autónomos, resolución de problemas compleja, industrias creativas, etc.)
- Escalabilidad y complejidad en los sistemas agénticos a gran escala
- Robustez y confiabilidad de sistemas agénticos
- Verificabilidad y validación del comportamiento de los agentes
- Implicaciones éticas de la IA agéntica avanzada (sesgo, imparcialidad, transparencia)
0 - Módulo 3: Laboratorio de IA AgénticaEste módulo proporciona una serie de ejercicios y problemas de laboratorio basados en casos de estudio, diseñados para poner a prueba su capacidad para aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los módulos anteriores. Completar este laboratorio ayuda a reforzar la comprensión de los temas anteriores y demuestra cómo se pueden aplicar diferentes prácticas y tecnologías en conjunto como parte de soluciones más amplias.0
El servicio de formación especializada incluye acceso por doce (12) meses al entorno virtual del curso donde encontrarás:
- Lecciones en video (para todos los temas)
- Libro de trabajo
- Guía de preparación de examen con ejemplos de preguntas
- Mapas mentales
- Afiches sobre el contenido del curso (según necesidad)
Algunos beneficios son los siguientes:
- Video lecciones desarrolladas en español por instructores internacionales acreditados por Arcitura®.
- Metodología de estudio para rendir el examen con un nivel alto de éxito.
Caracteristicas
- Este servicio de formación especializada se entrega en línea y está disponible 24 X 7.
- El curso IA Agéntica de Arcitura Education Inc. ha sido elaborado por expertos en la materia en colaboración con un equipo especializado en el desarrollo de material didáctico, y sometido a un proceso de desarrollo probado.
Audiencia objetivo
- El curso IA Agéntica de Arcitura Education Inc. está dirigido, pero no limitado, a personas interesadas en desarrollarse como Especialista en IA Agéntica .
Related Courses
Gobernanza y Ética de IA
Ingeniería de IA Predictiva
Ingeniería de IA Generativa
IA Predictiva