Construcción de agentes inteligentes con LLMs
Créditos totales
3 ECTS
Plataformas
Moodle UA + Google Suite
Idioma de impartición
🇪🇸 Castellano
Precio
Por confirmar
Docentes
Profesor/a: Miguel Angel Cazorla Quevedo (miguel.cazorla@ua.es)
Profesor/a: Félix Escalona Moncholí (felix.escalona@ua.es)
Profesor/a: Francisco Gómez Donoso (fgomez@ua.es)
Profesor/a: Germán González Serrano (german.gonzalez@ua.es)
Contenido de la asignatura
- Fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
- Estructura básica de los modelos Transformers (ej. GPT, BERT).
- Técnicas de prompting y fine-tuning para la personalización de LLMs.
- Consideraciones sobre sesgos, aspectos éticos y buenas prácticas de uso.
- Agentes Inteligentes en Entornos Industriales y Comerciales
- Definición y tipos de agentes (reactivos, basados en objetivos, basados en el conocimiento, etc.).
- Procesos de razonamiento, toma de decisiones y planificación.
- Integración de un «cerebro lingüístico» mediante LLMs para mejorar la interacción con el entorno.
- Sistemas Multiagentes
- Conceptos clave: comunicación, coordinación, negociación y cooperación entre agentes.
- Protocolos de interacción y estándares en sistemas multiagentes.
- Ejemplos de aplicación (simulaciones, automatización de tareas distribuidas).
- Uso Práctico de LLMs en la Arquitectura de Agentes
- Integración de LLMs en aplicaciones existentes: APIs, librerías y frameworks disponibles.
- Diseño de flujos conversacionales y toma de decisiones con LLMs.
- Metodologías para la evaluación y mejora continua del rendimiento de los agentes.
- Herramientas y Despliegue de Soluciones
- Orquestación y despliegue de sistemas multiagentes y LLMs en entornos locales y en la nube.
- Monitoreo, escalabilidad y mantenimiento de agentes inteligentes.
- Estrategias de optimización de costos y recursos en producción.
- Laboratorios y Casos de Estudio
- Desarrollo de prototipos de agentes conversacionales con LLMs.
- Ejercicios de coordinación y negociación entre múltiples agentes.
- Análisis de casos de éxito en ámbitos como servicio al cliente, análisis de datos y automatización de procesos.
Resultados de la formación y aprendizaje
- Conocer y comprender arquitecturas de sistemas multiagentes, incluyendo estrategias de comunicación y
- coordinación.
- Aprender a aplicar y personalizar modelos de lenguaje (LLMs) para procesos de integración de datos.
- Desarrollar prototipos y soluciones reales que combinen LLMs, desde la fase de diseño hasta el despliegue.
- Identificar aplicaciones en asistencia virtual, automatización de tareas y análisis inteligente.
Preinscripción
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Matrícula
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Inicio del curso
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