Domina Habilidades Clave
Crea agentes capaces de automatizar tareas, tomar decisiones y conectarse con herramientas externas sin necesidad de programar
Acompañamiento Experto
Aprende de expertos con experiencia real en IA aplicada y desarrollo de soluciones empresariales con agentes inteligentes
Aprendizaje Interactivo
Refuerza cada concepto con laboratorios prácticos, ejercicios guiados y casos reales que conectan la teoría con la acción
Impulsa la Eficiencia Empresarial con Agentes de IA Avanzados
Aprende a desarrollar agentes de IA capaces de automatizar procesos, tomar decisiones y transformar tu empresa. Sin necesidad de programar, con herramientas prácticas y casos reales, este curso te prepara para liderar la implementación de IA en entornos profesionales
Course X Curriculum
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1
Introducción a los modelos de lenguaje (LLM)
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Fundamentos de los modelos de lenguaje
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Arquitectura de los Transfirmers
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Proceso de btención de Transformers_preentrenamiento y fine-tunning
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ChatGPT y su problematica asociada a la privacidad de datos
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2
Introducción a los Agentes
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Introducción a los Agentes
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Improtancia de los Agentes y retos
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Diferentes tipos de Agentes
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3
Modelos con acceso a herramientas
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Toolformer la librería para dar acceso a los LLM a APIs
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Chameleon el framework para el desarrollo de modelos multimodales
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GPT4Tools y Gorilla_modelos con acceso a herramietnas
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HuggingGPT_el modelo con acceso a otros modelos
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Componentes de los Agentes
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Componentes para construir un Agente
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El LLM y el módulo de planificación
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La memoria y acceso a las herramientas
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5
Aplicación de los Agentes
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Aplicaciones y casos de uso reales de los Agentes
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Sima_El Agente de IA que Aprende y Generaliza a Través de Videojuegos
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Devin_la primera IA de ingenieria de software
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6
AutoGPTs: El origen de los Agentes
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Introducción a Auto_GPT
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Los modelos de Auto_GPT, BabyAGI y Jarvis
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AutoGPTs vs Agentes
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Laboratorio Practico; Utilizando Auto_GPT
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Frameworks para el Desarrollo de Agentes
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Herramientas para el desarrollo de Agentes
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Herramientas No-code o low-code para el desarrollo de Agentes
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API de Open AI
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Laboratorio Práctico_API de OpenAI
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8
Desarrollo de Agentes No Code
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Introducción al desarrollo de Agentes No Code
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Introducción a TaskingAI para el desarrollo de soluciones No Code
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Desarrollo de un Agente sin código con Tasking AI
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Añadiendo nuevas herramientas al Agente como web scraping, wikipedia,
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Agentes con modelos Open-source
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9
Desarrollo de Agentes Low Code
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Introducción a Flowise
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Características de Flowise
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Instalación de Flowise
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Primeros pasos con Flowise
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Agentes y Herramientas de Flowise
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ChatFlows con superpoderes gracias a los Agentes de Flowise
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AgentFlows: módulo basado en Langgraph para Agentes No-Code en Flowise
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Fundamentos de los AgentFlows en Flowise
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Componentes del Agente en Flowise
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Laboratorio Pract_Desarrollo de un Agente en Flowise
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LangChain: desarrollo de Agentes Avanzados con Python
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LangChain: la libreria para el desarrollo de aplicaciones con LLMs
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Casos de uso y componentes de LangChain
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Dando acceso a herramientas gracias al modulo de Agents de LangChai
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Laboratorio Práctico_Programación del agente de Wikipedia, Google S
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Laboratorio Práctico_Integración de los agentes en ChatGPT
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