Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Agentic AI-system
- Definiera Agentic AI och dess funktioner
- Nyckelskillnader mellan regelbaserad AI och autonom AI
- Användningsfall och tillämpningar i olika branscher
Arkitektur för Agentic AI-system
- Ramverk och verktyg för att bygga autonom AI
- Designa AI-agenter med målstyrda förmågor
- Implementering av minne, kontextmedvetenhet och anpassningsförmåga
Utveckling av AI Agents med Python och API:er
- Bygga AI-agenter med hjälp av OpenAI och DeepSeek API:er
- Integrera AI-modeller med externa datakällor
- Hantera API-svar och förbättra agentinteraktioner
Optimering av fleragent-Collaboration
- Designa AI-agenter för samarbets- och konkurrensuppgifter
- Hantera agentkommunikation och uppdragsdelegering
- Skalning av fleragentsystem för verkliga tillämpningar
Förbättra beslutsfattande i Agentic AI
- Förstärkningsinlärning och självförbättrande AI-agenter
- Planering, resonemang och utförande av långsiktiga mål
- Balansera automatisering med mänsklig övervakning
Säkerhet, etik och efterlevnad i Agentic AI
- Hantera bias och säkerställa ansvarsfull AI-distribution
- Säkerhetsåtgärder för AI-drivet beslutsfattande
- Regulatoriska överväganden för autonoma AI-system
Framtida trender inom Agentic AI
- Framsteg inom AI-autonomi och självlärande system
- Utöka AI-agenters förmågor med multimodal inlärning
- Förberedelser för nästa generation av autonom AI
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för AI och maskininlärningskoncept
- Erfarenhet av Python programmering
- Kännedom om API-baserad integration av AI-modeller
Målgrupp
- AI-utvecklare som utvecklar autonoma AI-system
- ML-forskare som utforskar multi-agent AI-ramverk
- Utvecklare som implementerar AI-driven automatisering
14 timmar
