Schița de curs

Introducere în Agenții Autonomi

  • Ce sunt agenții autonomi?
  • Caracteristici și funcționalități cheie
  • Aplicații în diverse industrii

Concepte de Bază în Proiectarea Agenților

  • Arhitecturi și tipuri de agenți
  • Înțelegerea mediilor agenților
  • Sisteme multi-agenți și interacțiuni

Construirea Agenților AI cu Învățare prin Întărire

  • Prezentare generală a învățării prin întărire (RL)
  • Proiectarea sistemelor de recompensă pentru agenți
  • Antrenarea agenților folosind OpenAI Gym

Dezvoltarea Aplicațiilor Practice

  • Crearea sistemelor de recomandare cu agenți autonomi
  • Implementarea agenților pentru automatizarea proceselor
  • Utilizarea agenților pentru monitorizarea și senzorizarea mediului

Integrarea Agenților în Sisteme Existente

  • Comunicarea cu API-uri externe
  • Încorporarea agenților în arhitecturi bazate pe cloud
  • Asigurarea compatibilității cu instrumentele existente

Abordarea Provocărilor și Considerentelor E

  • Gestionarea comportamentului neașteptat al agenților
  • Asigurarea echității și incluziunii
  • Conformitatea cu standardele legale și etice

Explorarea Capabilităților Avansate ale Agenților

  • Încorporarea procesării limbajului natural
  • Exploatarea colaborării multi-agenți
  • Îmbunătățirea luării deciziilor cu AI

Tendințe Viitoare în Agenții Autonomi

  • Tehnologii emergente în proiectarea agenților
  • Extinderea aplicațiilor în diverse industrii
  • Oportunități și provocări în sistemele autonome

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de învățare automată
  • Familiaritate cu programarea în Python
  • Experiență în proiectarea și implementarea algoritmilor

Public țintă

  • Dezvoltatori AI
  • Oameni de știință de date
  • Ingineri de software
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite