TituloPropio _ Construcción de agentes inteligentes con LLMs

Construcción de agentes inteligentes con LLMs

Créditos totales

3 ECTS

Plataformas

Moodle UA + Google Suite

Idioma de impartición

🇪🇸 Castellano

Precio

63€
Bonificado por el plan Microcreds
Necesario tener entre 25 – 64 años cumplidos

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

Inicio: 02 / 12 / 2025
Final: 18 / 02 / 2026

Matrícula

Inicio: 02 / 12 / 2025
Final: 19 / 02 / 2026
(último día de matrícula y pago de recibo)

Duración curso

Inicio: 23 / 02 / 2026
Final: 31 / 03 / 2026