Schița de curs

Înțelegerea Arhitecturii Agenților Antigravity

  • Reprezentări interne și modele de stare
  • Coordonarea comportamentelor stratificate
  • Căi de generare a acțiunilor

Sisteme de Memorie pentru Agenți de Lungă Durată

  • Comportamente de memorie pe termen scurt vs. pe termen lung
  • Modele de stocare a cunoștințelor persistente
  • Prevenirea coruperii și derapajului memoriei

Bucle de Feedback și Modelarea Comportamentului

  • Strategii de feedback cu omul în buclă
  • Mecanisme de reforțare și ajustare a recompenselor
  • Tehnici de auto-evaluare și auto-corectare

Învățarea în Timp

  • Urmărirea progresului de învățare al agenților
  • Detectarea și atenuarea decăderii abilităților
  • Actualizarea adaptivă bazată pe contextul operațional

Construcția și Menținerea Bazelor de Cunoștințe

  • Construirea de grafuri de cunoștințe structurate pe termen lung
  • Indexarea și recuperarea semantică a memoriei
  • Menținerea relevanței și actualității cunoștințelor

Interacțiuni între Agenți și Ecosisteme Multi-Agent

  • Comportamente cooperative și competitive
  • Memorie colectivă și stare partajată
  • Scalarea modelelor emergente în sisteme

Integrarea Feedback-ului Dezvoltatorilor

  • Revizuirea și adnotarea artefactelor agenților
  • Conducte de evaluare automatizată
  • Încorporarea judecății umane în buclele de învățare

Optimizare Avansată și Direcții Viitoare

  • Reglarea performanței pentru sarcini de lungă durată
  • Modelarea predictivă a evoluției agenților
  • Tendințe arhitecturale și frontiere de cercetare

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea arhitecturilor agenților autonomi
  • Experiență cu sisteme de inteligență artificială la scară largă
  • Familiaritate cu conceptele de învățare prin reforțare

Publicul Țintă

  • Ingineri senior AI
  • Arhitecți de platforme pentru agenți
  • Echipe de cercetare și dezvoltare
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite