Curso de DeepSeek for Advanced AI Agents and Autonomous Systems
DeepSeek es un modelo de IA potente que se puede integrar en agentes autónomos para la toma de decisiones avanzada, el aprendizaje por refuerzo y el despliegue en el mundo real.
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores (en línea o en el sitio) está dirigido a ingenieros de IA de nivel avanzado, desarrolladores de robótica y especialistas en automatización que desean aprovechar DeepSeek para construir agentes de IA inteligentes y sistemas autónomos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender la arquitectura y las capacidades de los modelos de IA DeepSeek.
- Integrar DeepSeek en agentes de IA para la toma de decisiones y la automatización.
- Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para entrenar sistemas autónomos.
- Desplegar agentes autónomos impulsados por IA en entornos del mundo real.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a DeepSeek para AI Agents
- Descripción general de los modelos DeepSeek y sus aplicaciones en automatización.
- Comprender los agentes de IA y los sistemas autónomos.
- Desafíos clave en la autonomía impulsada por IA.
Integración de DeepSeek con AI Agents
- Usando DeepSeek para la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
- Conectar modelos DeepSeek a marcos de agentes de IA.
- Optimización del rendimiento de DeepSeek en sistemas autónomos.
Reinforcement Learning para Sistemas Autónomos
- Introducción a los conceptos de aprendizaje por refuerzo.
- Entrenamiento de agentes de IA con DeepSeek y aprendizaje por refuerzo.
- Ajuste fino de modelos de IA para aprendizaje continuo.
Desarrollando Robotics impulsados por IA y Automatización
- Usando DeepSeek para el control de robots y la automatización.
- Simulando la autonomía impulsada por IA en OpenAI Gym y Gazebo.
- Desplegando sistemas autónomos en aplicaciones del mundo real.
Consideraciones éticas y de seguridad en la autonomía de la IA
- Garantizar un comportamiento de IA ética en agentes autónomos.
- Manejar sesgos y equidad en la toma de decisiones impulsada por IA.
- Marcos regulatorios para sistemas de IA autónomos.
Desplegando y escalando AI Agents
- Desplegando agentes de IA en plataformas en la nube y dispositivos de borde.
- Escalando la automatización impulsada por IA para aplicaciones empresariales.
- Monitoreo y mantenimiento de sistemas de IA autónomos.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Dominio en programación Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la implementación y optimización de modelos de IA
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de Robotics
- Especialistas en automatización
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender profundamente la arquitectura y el proceso de toma de decisiones de BabyAGI.
- Personalice BabyAGI para tareas de automatización específicas de la industria.
- Optimizar el rendimiento y la utilización de recursos de BabyAGI.
- Integrar BabyAGI con sistemas empresariales, API y herramientas externas.
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- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
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- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
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- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
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- Configurar y ajustar Read AI para reuniones en las principales plataformas.
- Generar automáticamente resúmenes de reuniones e identificar puntos de acción.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
- Automatizar seguimientos y documentación para reducir la sobrecarga de las reuniones.
- Utilizar resúmenes de IA tanto para colaboraciones sincrónicas como asíncronas.
- Rastrear el compromiso y la responsabilidad del equipo a través de las perspectivas de Read AI.
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14 HorasThis instructor-led, live training in los Estados Unidos (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to build secure and compliant agent workflows using CrewAI in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.