Schița de curs

Introducere la Agentic AI

  • Definirea agentic AI și relația sa cu sistemele AI traditionale
  • Prezentare generală a raționamentului, memoriei și arhitecturilor orientate spre obiective
  • Principalele cazuri de utilizare și aplicații în industrie

Concepte Core și Modele de Design

  • Ciclul agentului: percepție, raționament și acțiune
  • Sisteme unui singur agent vs. sisteme multiple de agenți
  • Interacțiunea cu mediul și invocarea instrumentelor

Fundamentele Ingineriei Stimulării

  • Conceptionarea stimulelor eficiente pentru raționament și descompunerea sarcinilor
  • Utilizarea exemplelor, constrângerilor și rolurilor pentru un control mai bun
  • Depanarea și iterarea stimulelor în mod sistemagic

Construirea Simplor Fluxuri de Lucru Agente

  • Implementarea ciclului agentului în Python
  • Integrarea cu API-uri și instrumente simple
  • Gestionarea stării și memoriei agentului

Design Responsabil și Practici de Siguranță

  • Considerente etice și utilizare responsabilă a agentilor
  • Prejudicii, transparență și responsabilitate în sisteme AI
  • Controlul de acces, protecția datelor și siguranța conținutului

Proiect Practic: Conceptionarea unui Agent Responsabil

  • Definirea domeniului de problemă și obiectivele
  • Dezvoltarea stimulei și a logicii de control
  • Testarea, rafinarea și evaluarea comportamentului agentului

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a conceptelor AI sau de învățare automată
  • Familiarizarea cu sintaxa și scripturile Python
  • Experiență în luarea de muncă cu date sau aplicații bazate pe API

Au Audiția

  • Cercetători de date noi în dezvoltarea agentic AI
  • Ingineri ML juniori care explorează arhitecturi aplicate ale agentilor
  • Manageri tehnici care doresc să înțeleagă principiile de design și siguranță a agentilor
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite