Kursplan

Introduktion till Agentic AI System

  • Definiera Agentic AI och dess förmågor
  • Viktiga skillnader mellan regelbaserad AI och autonom AI
  • Användningsfall och industriapplikationer

Arkitektur för Agentic AI System

  • Ramverk och verktyg för att bygga autonom AI
  • Utforma AI-agenter med målinriktade förmågor
  • Implementera minne, kontextmedvetenhet och anpassningsförmåga

Utveckla AI-agenter med Python och APIs

  • Bygga AI-agenter med OpenAI och DeepSeek APIs
  • Integrera AI-modeller med externa datakällor
  • Hantera API-svar och förbättra agentinteraktioner

Optimera Multi-Agent Samarbete

  • Utforma AI-agenter för samarbets- och konkurrensuppgifter
  • Hantera agentkommunikation och uppgiftsdelegering
  • Skala upp multi-agent-system för verkliga applikationer

Förbättra beslutsfattande i Agentic AI

  • Förstärkt lärande och självförbättrande AI-agenter
  • Planering, resonemang och långsiktig måluppfyllelse
  • Balansera automatisering med mänsklig övervakning

Säkerhet, etik och överensstämmelse i Agentic AI

  • Hantera fördomar och säkerställa ansvarsfull AI-implementering
  • Säkerhetsåtgärder för AI-drivet beslutsfattande
  • Regleringsfrågor för autonoma AI-system

Framtida trender i Agentic AI

  • Framsteg inom AI-autonomi och självlärande system
  • Utöka AI-agenternas förmågor med multimodalt lärande
  • Förbereda för nästa generation av autonom AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för AI och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av Python-programmering
  • Kännedom om integrering av API-baserade AI-modeller

Målgrupp

  • AI-ingenjörer som utvecklar autonoma AI-system
  • ML-forskare som utforskar multi-agent AI-ramverk
  • Utvecklare som implementerar AI-drivna automatiseringar
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier