El repositorio Berkeley Pacman Projects ofrece una base de código Python modular donde los usuarios construyen y prueban agentes IA en un laberinto de Pacman. Guía a los aprendices a través de la búsqueda no informada e informada (DFS, BFS, A*), búsqueda adversarial multiactores (minimax, poda alfa-beta) y aprendizaje por refuerzo (Q-learning con extracción de características). Interfaces gráficas integradas visualizan el comportamiento de los agentes en tiempo real, mientras que los casos de prueba integrados y el autocalificador verifican la corrección. Al iterar sobre las implementaciones de algoritmos, los usuarios adquieren experiencia práctica en exploración del espacio de estados, diseño heurístico, razonamiento adversarial y aprendizaje basado en recompensas dentro de un marco de juego unificado.

QuickStartJS es una plataforma educativa destinada a facilitar el aprendizaje rápido, eficiente y efectivo de JavaScript. Ofrece un plan de estudios estructurado que incluye ejemplos prácticos, ejercicios interactivos y numerosos recursos adaptados a desarrolladores de diversos niveles de experiencia. Ya sea que seas un principiante que recién comienza o un desarrollador experimentado que busca perfeccionar sus habilidades, QuickStartJS tiene módulos educativos que te guiarán a través de conceptos esenciales y temas avanzados en JavaScript.

El programa de agentes de Justinvarghese511 es un plan de estudio estructurado que equipa a los desarrolladores con las habilidades para diseñar, implementar y desplegar agentes de IA. A través de tutoriales paso a paso, los participantes aprenden a diseñar flujos de decisión de agentes, integrar APIs externas y gestionar el contexto y la memoria. El curso incluye ejemplos de código, notebooks de Jupyter y ejercicios prácticos para construir agentes que automatizan la extracción de datos, responden de manera conversacional y realizan tareas de múltiples pasos. Al final, los aprendices tendrán un portafolio de proyectos de agentes de IA funcionales y las mejores prácticas para su despliegue en producción.

Este bootcamp cubre el marco de LangChain de principio a fin, permitiéndote construir Agentes de IA en Python. Explorarás plantillas de prompts, composición de cadenas, herramientas de agentes, memoria conversacional y recuperación de documentos. A través de notebooks interactivos y ejercicios detallados, implementarás chatbots, flujos de trabajo automatizados, sistemas de preguntas y respuestas y cadenas de agentes personalizadas. Al finalizar, entenderás cómo desplegar y optimizar agentes basados en LangChain para diversas tareas.