Kursplan

Introduktion till autonoma agenter

  • Vad är autonoma agenter?
  • Viktiga egenskaper och funktioner
  • Tillämpningar i olika branscher

Grundläggande begrepp inom agentdesign

  • Agentarkitekturer och typer
  • Förstå agentmiljöer
  • System och interaktioner med flera agenter

Skapa AI-agenter med Reinforcement Learning

  • Översikt över förstärkningsinlärning (RL)
  • Utforma belöningssystem för agenter
  • Träningsagenter med hjälp av OpenAI Gym

Utveckla praktiska tillämpningar

  • Skapa rekommendationssystem med autonoma agenter
  • Implementera agenter för processautomatisering
  • Användning av medel för miljöövervakning och avkänning

Integrera agenter i befintliga system

  • Kommunicera med externa API:er
  • Bädda in agenter i molnbaserade arkitekturer
  • Säkerställa kompatibilitet med befintliga verktyg

Hantering av utmaningar och etiska överväganden

  • Hantera oväntat agentbeteende
  • Säkerställa rättvisa och inkludering
  • Efterlevnad av juridiska och etiska standarder

Utforska avancerade agentfunktioner

  • Inkorporering av naturlig språkbehandling
  • Utnyttja samarbete mellan flera agenter
  • Förbättra beslutsfattandet med AI

Framtida trender inom autonoma agenter

  • Ny teknik inom agentdesign
  • Expanderande applikationer inom olika branscher
  • Möjligheter och utmaningar i autonoma system

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för maskininlärningsbegrepp
  • Förtrogenhet med Python-programmering
  • Erfarenhet av algoritmdesign och implementering

Publik

  • AI-utvecklare
  • Datavetare
  • Mjukvaruingenjörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier