Kurzusleírás

Bevezetés az Agentic AI-ba és az autonóm döntéshozatalba

  • Mi az Agentic AI?
  • Az autonóm döntéshozatal kulcsfontosságú összetevői
  • A hagyományos AI és az önálló AI-ügynökök összehasonlítása

Autonóm AI-ügynökök architektúrái

  • A többügynökös rendszerek megértése
  • Megerősítő tanulás és döntéshozatali modellek
  • AI-ügynökök tervezése adaptabilitás és önjavítás érdekében

Autonóm AI implementálása az üzleti és automatizációs területeken

  • AI-ügynökök integrálása vállalati munkafolyamatokba
  • Esettanulmányok AI-vezérelt döntési automatizációról
  • AI-vezérelt hatékonyság optimalizálása az üzleti műveletekben

AI-ügynökök érvelése és tervezése

  • Tudásalapú döntéshozatali modellek
  • Célorientált érvelés és cselekvés kiválasztása
  • Bizonytalanság kezelése autonóm AI-ban

AI döntési folyamatok optimalizálása

  • Autonóm AI skálázása valós alkalmazásokhoz
  • AI teljesítmény hangolása komplex döntési környezetekben
  • Elfogultság csökkentése és AI-vezérelt eredmények javítása

Biztonság, megfelelőség és etikai megfontolások

  • AI biztonság biztosítása autonóm döntéshozatalban
  • Szabályozási keretek és megfelelőség
  • Felelős AI használatának legjobb gyakorlatai

Az autonóm AI és döntéshozatal jövője

  • Trendek az önoktatásban részt vevő AI-ügynökök terén
  • Új technológiák az autonóm döntési rendszerekben
  • Agentic AI alkalmazások bővítése különböző iparágakban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat AI-vezérelt automatizációban
  • Ismeret a megerősítő tanulás és döntéshozatali modellek terén
  • Az AI-ügynök architektúrák megértése

Célközönség

  • AI-fejlesztők, akik autonóm döntéshozatali rendszereket terveznek
  • Automatizációs szakemberek, akik AI-ügynököket integrálnak munkafolyamatokba
  • Üzleti elemzők, akik AI-val optimalizálják a döntéshozatalt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák