Zientzia eta Teknologia
Mikrokredentzialak
Introducción a los agentes IA

Introducción a los agentes IA

Aza. 06 - 20. Aza, 2025 Kod. 362-25

Azalpena

¿Por qué es interesante este curso sobre Agentes IA?

Los Agentes de IA representan la nueva frontera de la inteligencia artificial, superando las limitaciones de los chatbots tradicionales al ser capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones complejas de forma autónoma. Estos sistemas pueden:

  • Automatizar flujos de trabajo completos: Desde procesar documentos hasta gestionar procesos empresariales end-to-end (p.ej. rellenando formularios web automáticamente en base a documentación existente)

  • Interactuar con múltiples sistemas: Conectar bases de datos, APIs, navegadores web y aplicaciones de escritorio

  • Tomar decisiones contextuales: Analizar información de múltiples fuentes y ejecutar acciones relevantes

  • Adaptarse a entornos cambiantes: Aprender y ajustarse a nuevas situaciones sin intervención humana

Potencial y Alcance:

  • Sector empresarial: Automatización de atención al cliente, análisis de documentos, gestión de inventarios

  • Desarrollo de software: Asistentes de programación, testing automatizado, despliegue inteligente

  • Investigación: Análisis de datos científicos, revisión de literatura, experimentación automatizada

  • Productividad personal: Asistentes virtuales avanzados, gestión inteligente de tareas

Este curso proporciona una inmersión práctica completa donde aprenderás a construir desde agentes básicos hasta sistemas multi-agente complejos, utilizando frameworks y tecnologías actuales (MCP, OpenAI Agents SDK) y metodología PBL con casos reales.

Irakurri gehiago

Helburuak

  • Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de los Agentes de IA, incluyendo sus componentes principales y aplicaciones actuales.

  • Adquirir las habilidades para implementar agentes de IA, tanto básicos como avanzados (con soporte de function calling).

  • Integrar agentes de IA con fuentes de datos y sistemas externos utilizando protocolos y técnicas adecuadas (como MCP).

  • Dominar el uso práctico del framework OpenAI Agents SDK para la construcción de flujos complejos y multiagente.

  • Implementar agentes capaces de interactuar con interfaces de usuario y sistemas informáticos para automatizar tareas.

  • Desarrollar la capacidad de aplicar las tecnologías de agentes de IA a la resolución de problemas reales

Irakurri gehiago

Ikaskuntzaren emaitzak eta lorpen mota

  1. Implementar agentes de IA básicos y dotados de herramientas (función de llamada o "function calling"), comprendiendo su arquitectura y componentes esenciales (razonamiento, herramientas, acciones, observaciones).
    → Tipo de competencia: Habilidad práctica fundamental

  2. Integrar agentes de IA con fuentes de datos y sistemas externos (bases de datos, APIs, servicios en la nube) utilizando protocolos como MCP, permitiendo a los agentes operar sobre información relevante en entornos reales.
    → Tipo de competencia: Habilidad de integración de sistemas

  3. Desarrollar soluciones complejas basadas en agentes, incluyendo flujos de trabajo avanzados y sistemas multi-agente, empleando el framework OpenAI Agents SDK.
    → Tipo de competencia: Habilidad avanzada de desarrollo

  4. Capacitar agentes para interactuar autónomamente con interfaces de usuario (navegadores web) permitiendo la automatización de tareas complejas a nivel de interacción humana.
    → Tipo de competencia: Habilidad especializada de automatización

Irakurri gehiago

Sarbide-baldintzak eta onarpen-irizpideak

Se recomienda encarecidamente que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos y experiencia previos para un óptimo aprovechamiento del curso:

  • Programación en Python: Nivel intermedio, con capacidad para desarrollar scripts y manejar estructuras de datos comunes.

  • Conocimientos básicos de tecnologías web: Familiaridad con conceptos de HTTP, servicios web (APIs REST), estructura de documentos HTML y fundamentos de programación en JavaScript.

Es necesario que cada alumno/a traiga su propio portátil.

Edad requerida: entre 25 y 64 años.

Irakurri gehiago

Ikaskuntza-esperientziaren maila, EQF, European Qualifications Framework kualifikazio-esparruaren arabera

Considerando la profundidad de los conocimientos especializados impartidos, la complejidad de las habilidades prácticas desarrolladas (implementación, integración, manejo de frameworks avanzados, sistemas multi-agente) y la metodología de Aprendizaje Basado en Problemas (PBL) orientada a la resolución de casos reales complejos y no rutinarios, la experiencia de aprendizaje de este curso se corresponde con el Nivel 6 del Marco Europeo de Cualificaciones (EQF). Este nivel refleja la adquisición de conocimientos avanzados y habilidades que capacitan a los participantes para abordar y resolver problemas complejos en el ámbito de los Agentes de IA, aplicar de forma experta frameworks y tecnologías avanzadas, e integrar estas soluciones en entornos impredecibles, construyendo sobre una base sólida de conocimientos técnicos previos.

Irakurri gehiago

ESCO, European Skills, Competences, Qualifications and Occupations gaitasun-esparru batzuk

Ebaluazio-probak

  • Ebaluazio praktikoak: 4. Zereginak (ariketa praktikoak)

Jarduera nori zuzenduta

  • Profesionalak

Antolakuntza

  • EHU

Lankidetza

  • Next Generation
  • Ministerio de ciencia, innovación y universidades
  • Plan de recuperación, transformación y resiliencia
  • Eusko Jaurlaritza/ Gobierno Vasco

Zuzendariak

Juanan Pereira

UPV/EHU

Juanan Pereira es Profesor Agregado en la Facultad de Informática de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), donde lleva impartiendo clase desde hace 20 años. Doctor en Ingeniería Informática (2014), su investigación se centra en la IA Generativa aplicada a la Ingeniería de Software así como en el estudio del desarrollo de software Open Source en el área de ingeniería software. Ha publicado numerosos artículos al respecto en ambas áreas, participando en varios proyectos de investigación nacionales y un proyecto europeo. Es autor de un libro sobre HTML5 y APIs de JavaScript (2021). Ha recibido reconocimiento por la excelencia en la enseñanza basada en las evaluaciones de los estudiantes durante cuatro años consecutivos (2016-2020). Ha sido co-responsable del Aula de Ciberseguridad ZIUR, y ha entrenado a varios equipos para el concurso de programación SWERC. Actualmente es el desarrollador principal de dos proyectos relacionados con la IA Generativa: RepoSearch, un buscador semántico de memorias de TFGs de Informática a nivel estatal y LAMB (Learning Assistant Manager and Builder), un proyecto de código abierto para crear asistentes IA de ayuda al aprendizaje.

Hizlariak

Juan Miguel López Gil

Universidad del País Vasco (UPV/EHU)

Juan Miguel López-Gil es Profesor Agregado en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), donde lleva impartiendo clase desde hace 15 años. Doctor en Informática (2007), previamente fue profesor visitante y asistente en la Universidad de Lleida (2007-2010), donde ejerció como Director Académico del máster en Interacción Persona-Ordenador. Su investigación se centra en la Interacción Persona-Ordenador aplicada a diversos dominios, especialmente en computación afectiva, usabilidad, accesibilidad y adaptabilidad de interfaces de usuario. Recientemente, ha enfocado su trabajo en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) aplicados a la Ingeniería de Software, particularmente en testing automatizado y verificación de cumplimiento de estándares. Ha publicado más de 50 trabajos científicos, 21 de ellos en revistas indexadas en ISI/JCR, con más de 1000 citas en Google Scholar (h-index: 18). Ha participado en más de 12 proyectos de investigación a nivel regional y nacional, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial y ontologías para la representación del conocimiento. Es miembro de la Asociación Interacción Persona-Ordenador (AIPO) y ha dirigido una tesis doctoral.

Juanan Pereira

UPV/EHU

Juanan Pereira es Profesor Agregado en la Facultad de Informática de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), donde lleva impartiendo clase desde hace 20 años. Doctor en Ingeniería Informática (2014), su investigación se centra en la IA Generativa aplicada a la Ingeniería de Software así como en el estudio del desarrollo de software Open Source en el área de ingeniería software. Ha publicado numerosos artículos al respecto en ambas áreas, participando en varios proyectos de investigación nacionales y un proyecto europeo. Es autor de un libro sobre HTML5 y APIs de JavaScript (2021). Ha recibido reconocimiento por la excelencia en la enseñanza basada en las evaluaciones de los estudiantes durante cuatro años consecutivos (2016-2020). Ha sido co-responsable del Aula de Ciberseguridad ZIUR, y ha entrenado a varios equipos para el concurso de programación SWERC. Actualmente es el desarrollador principal de dos proyectos relacionados con la IA Generativa: RepoSearch, un buscador semántico de memorias de TFGs de Informática a nivel estatal y LAMB (Learning Assistant Manager and Builder), un proyecto de código abierto para crear asistentes IA de ayuda al aprendizaje.

Matrikula prezioak

Matrikula2025-11-04 arte
49,02 EUR

Kokalekua

Online eta EHUko informatika Fakultatea

Manuel Lardizabal pasealekua, 1, 20018 Donostia-San Sebastian, Gipuzkoa

Gipuzkoa

43.307459540517414,-2.0108139488837793

Online eta EHUko informatika Fakultatea

Manuel Lardizabal pasealekua, 1, 20018 Donostia-San Sebastian, Gipuzkoa

Gipuzkoa

Beste ikastaro interesgarriak...