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Temario del curso
Introducción a DeepSeek para Agentes de IA
- Vista general de los modelos DeepSeek y sus aplicaciones en automatización.
- Comprensión de los agentes de IA y los sistemas autónomos.
- Principales desafíos en la autonomía impulsada por IA.
Integración de DeepSeek con Agentes de IA
- Uso de DeepSeek para la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
- Conexión de los modelos DeepSeek a marcos de trabajo de agentes de IA.
- Optimización del rendimiento de DeepSeek en sistemas autónomos.
Aprendizaje por Refuerzo para Sistemas Autónomos
- Introducción a los conceptos del aprendizaje por refuerzo.
- Entrenamiento de agentes de IA con DeepSeek y aprendizaje por refuerzo.
- Ajuste fino de modelos de IA para el aprendizaje continuo.
Desarrollo de Robótica y Automatización Impulsada por IA
- Uso de DeepSeek para el control y la automatización de robótica.
- Simulación de autonomía impulsada por IA en OpenAI Gym y Gazebo.
- Implementación de sistemas autónomos en aplicaciones del mundo real.
Consideraciones Éticas y de Seguridad en la Autonomía de IA
- Asegurar un comportamiento ético de la IA en los agentes autónomos.
- Gestión del sesgo y la equidad en la toma de decisiones impulsada por IA.
- Marco regulatorio para sistemas de IA autónoma.
Implementación y Escalamiento de Agentes de IA
- Implementación de agentes de IA en plataformas en la nube y dispositivos edge.
- Escalado de automatización impulsada por IA para aplicaciones empresariales.
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA autónoma.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python.
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
- Familiaridad con la implementación y optimización de modelos de IA.
Público objetivo
- Ingenieros de IA.
- Desarrolladores de robótica.
- Especialistas en automatización.
14 Horas
