Kursplan

Introduktion till Agentbaserade AI-system

  • Definiera agentbaserad AI och dess kapaciteter
  • Huvudsakliga skillnader mellan regelbaserad AI och autonom AI
  • Användningsområden och industriapplikationer

Arkitektur för Agentbaserade AI-system

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

Utveckla AI-agenter med Python och API:er

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

Optimering av Multiagent-samarbete

  • Utforma AI-agenter för samarbets- och tävlingsuppgifter
  • Hantera agentkommunikation och uppgiftsdelegation
  • Skala multiagent-system för praktiska tillämpningar

Förbättra beslutsfattande i Agentbaserade AI

  • Förstärkningsinlärning och självförbättrade AI-agenter
  • Planering, resonemang och långsiktig målegenskapsekverering
  • Balansera automatisering med mänsklig övervakning

Säkerhet, etik och compliance i Agentbaserade AI

  • Hantera fördomar och säkerställ ansvarsfull AI-distribution
  • Säkerhetsåtgärder för AI-drivet beslutsfattande
  • Regulatoriska överväganden för autonom AI-system

Framtidsutvecklingar inom Agentbaserade AI

  • Utvecklingar inom AI-autonomi och självinlärande system
  • Öka AI-agents kapaciteter med multimodellinlärning
  • Förbereda sig för nästa generation autonom AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse av AI och maskininlärningskoncept
  • Erfarenhet av Python-programmering
  • Bekantskap med API-baserad AI-modellintegration

Målgrupp

  • AI-ingénjörer som utvecklar autonom AI-system
  • ML-forskare som utforskar multiagent AI-ramverk
  • Utvecklare som implementerar AI-drivna automatiseringar
 21 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (2)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier