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Temario del curso
Introducción a Quark
- Vista general de Quark como plataforma de agentes de IA
- Comprensión de la arquitectura y componentes clave
- Configuración de Quark para desarrollo
Construcción de Agentes Inteligentes con Quark
- Diseño de agentes y marcos de toma de decisiones
- Desarrollo de flujos de trabajo de automatización con Quark
- Implementación de árboles de decisión y máquinas de estado
Integración de Quark con Datos y Sistemas
- Ingestión y procesamiento de datos con Quark
- Integración de Quark con APIs externas y bases de datos
- Optimización de la toma de decisiones en tiempo real
Automatización Avanzada con Quark
- Automatización impulsada por eventos con Quark
- Creación de flujos de trabajo dinámicos y matrices de decisión
- Gestión de lógica de decisiones compleja
Pruebas y Monitoreo de Agentes Inteligentes
- Implementación de marcos de prueba para agentes de Quark
- Monitoreo del rendimiento y eficiencia de los agentes
- Resolución de problemas y depuración de problemas comunes
Casos de Estudio y Aplicaciones en el Mundo Real
- Exploración de casos de éxito de Quark para automatización
- Aplicación de Quark para optimizar procesos comerciales
- Construcción de un prototipo de agente inteligente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Habilidades básicas de programación en Python
- Familiaridad con conceptos de IA y automatización
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software
14 Horas