Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de curso] @DeepLearningAI "Inteligencia Artificial": Una guía práctica para crear agentes inteligentes autónomos Este curso, impartido por Andrew Ng, se centra en los conceptos y prácticas fundamentales de la IA Agentic. Ayuda a los estudiantes a partir de los principios básicos y a construir sistemas de agentes inteligentes capaces de planificar de forma autónoma y ejecutar iterativamente tareas complejas. Integra LLM con herramientas que simulan flujos de trabajo de múltiples pasos similares a los humanos para lograr la automatización integral, desde la generación simple hasta el despliegue en producción. El curso hace hincapié en la practicidad: la implementación de patrones de diseño mediante código Python evita las dependencias de frameworks, permitiendo construir desde cero antes de expandir, lo que lo hace idóneo para profesionales que desean integrar la IA en el desarrollo de software. Objetivos de aprendizaje principales: Este curso te ayudará a dominar los cuatro patrones de diseño de sistemas de agentes inteligentes: • Reflexión: Permitir que la IA autoexamine su resultado y lo optimice de forma iterativa, como por ejemplo la revisión automática de código, para mejorar la calidad. • Uso de herramientas: Conéctese a herramientas externas, como bases de datos, API, búsquedas web o ejecución de código, para extender las capacidades de la IA más allá de la generación de texto. • Planificación: Desglosar tareas complejas en pasos prácticos y ajustarlos dinámicamente. • Colaboración multiagente: Coordina la división del trabajo entre múltiples agentes especializados para gestionar los flujos de trabajo. Además, aprenderá a analizar procesos de negocio y transformarlos en flujos de trabajo de agentes inteligentes; construir marcos de prueba y realizar análisis de errores sistémicos; y optimizar las implementaciones para garantizar un entorno de producción estable. La estructura del curso está dividida en 5 módulos, y los estudiantes pueden marcar su propio ritmo: 1. Fundamentos y reflexiones: Introducción al concepto de agentes inteligentes y práctica de mecanismos de autoiteración. 2. Integración de herramientas: Explore las conexiones de API y servicios externos. 3. Planificación y ejecución: Descomponer las tareas para lograr una adaptación dinámica. 4. Sistemas multiagente: Diseño de un marco colaborativo. 5. Evaluación y optimización: métricas de rendimiento, diagnóstico de errores y estrategias de implementación. Cada módulo combina explicaciones teóricas, ejemplos de código y estudios de caso para ayudarle a construir gradualmente una aplicación completa. Dirección del curso