Introducción a los Agentes de IA: La evolución de los LLM capaces de abordar tareas complejas y transformar negocios (Online)
En el contexto actual, donde la inteligencia artificial está transformando rápidamente múltiples sectores, los agentes basados en Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) están emergiendo como herramientas clave. Estos agentes son capaces de procesar lenguaje natural y ejecutar tareas autónomas, utilizando herramientas externas como APIs, motores de búsqueda y bases de datos.
Esta jornada está orientada a ofrecer una introducción general a los agentes de IA, abordando desde los fundamentos de los LLM hasta su aplicación práctica. Los participantes obtendrán un conocimiento básico sobre cómo estos agentes pueden realizar tareas complejas y gestionar información en tiempo real, sin profundizar en aspectos técnicos avanzados. Además, exploraremos cómo herramientas no-code como Tasking AI pueden facilitar el diseño y la gestión de estos agentes, permitiendo que cualquier profesional, sin necesidad de saber programar, comience a implementar soluciones de IA.
Dirigido a
Personas profesionales y entusiastas de la tecnología interesadas en la inteligencia artificial que buscan implementar soluciones de IA sin necesidad de experiencia previa en codificación.
Programa
Esta jornada está diseñada para brindarte una visión inicial de qué son los agentes, su impacto y de cómo implementarlos con herramientas no-code.
Aspectos que se abordarán en la jornada:
- Impacto de los Agentes LLM: Analizaremos cómo los agentes basados en modelos de lenguaje grande están innovando en sectores como tecnología, atención al cliente y más.
- Fundamentos de los Agentes LLM: Te introduciremos a los principios fundamentales detrás de los modelos de lenguaje grande, explorando su arquitectura y capacidades.
- Primeros Pasos con Tasking AI: Instrucciones paso a paso sobre cómo configurar y utilizar la herramienta no-code de Tasking AI para desarrollar y gestionar agentes de IA.
- Casos Prácticos y Aplicaciones: Ejemplos y ejercicios prácticos para solidificar tu comprensión sobre la aplicación efectiva de estos agentes en escenarios reales.
