Schița de curs

Introducere în AI Agentic

  • Definirea AI Agentic și relația sa cu sistemele AI tradiționale
  • Prezentare generală a arhitecturilor bazate pe raționament, memorie și obiective
  • Cazuri de utilizare cheie și aplicații în industrie

Concepte de bază și modele de design

  • Bucla agentului: percepție, raționament și acțiune
  • Sisteme cu un singur agent vs. sisteme multi-agent
  • Interacțiunea cu mediul și invocarea uneltelor

Fundamentele ingineriei prompturilor

  • Proiectarea prompturilor eficiente pentru raționament și descompunerea sarcinilor
  • Utilizarea exemplelor, constrângerilor și rolurilor pentru un control mai bun
  • Depanarea și iterarea prompturilor în mod sistematic

Construirea fluxurilor de lucru simple pentru agenți

  • Implementarea unei bucle de agent în Python
  • Integrarea cu API-uri și unelte simple
  • Gestionarea stării și memoriei agentului

Design responsabil și practici de siguranță

  • Considerații etice și utilizarea responsabilă a agenților
  • Părtinire, transparență și responsabilitate în sistemele AI
  • Controlul accesului, protecția datelor și siguranța conținutului

Proiect practic: Proiectarea unui agent responsabil

  • Definirea scopului și obiectivelor problemei
  • Dezvoltarea promptului și a logicii de control
  • Testarea, rafinarea și evaluarea comportamentului agentului

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor de AI sau învățare automată
  • Familiaritate cu sintaxa și scripturile Python
  • Experiență în lucrul cu date sau aplicații bazate pe API

Publicul țintă

  • Oameni de știință de date noi în dezvoltarea AI Agentic
  • Ingineri ML juniori care explorează arhitecturi agentice aplicate
  • Manageri de tehnologie care doresc să înțeleagă principiile de design și siguranță ale agenților
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite