Kurzusleírás

Bevezetés az agensi AI-hez és az önálló döntéshozatalba

  • Mi az agensi AI?
  • Az önálló döntéshozatal fő komponensei
  • A hagyományos AI és a önkezelő AI-agensek összehasonlítása

Architektúrák az önálló AI-agensek számára

  • Többszereplős rendszerek megértése
  • Megerősítési tanulás és döntési modellek
  • Az AI-agensek alkalmazkodási és önmegbővítési tervezése

Az önálló AI implementálása üzleti és automatizációs feladatokban

  • A vállalati folyamatokba történő AI-agensek integrálása
  • Az AI-alapú döntési automatizáció esettanulmányai
  • Az üzleti műveletekben az AI-alapú hatékonyság optimalizálása

Az AI-agent gondolkodásmódja és tervezése

  • A tudásalapú döntési modellek
  • Célorientált gondolkodás és cselekvés kiválasztása
  • Az önálló AI-ban a bizonytalanság kezelése

Az AI döntési folyamatok optimalizálása

  • Az önálló AI valós alkalmazásaihoz történő skálázás
  • A bonyolult döntési környezetekben az AI teljesítmény finomhangolása
  • Az elhanyagolás csökkentése és az AI-alapú eredmények javítása

Biztonság, törvényszegő és etikai megfontolások

  • Az önálló döntéshozatal biztonságának garantálása az AI-ban
  • A szabályozási keretek és a törvényszegő megfelelés
  • Felelős AI használatának legjobb gyakorlatai

Az önálló AI és a döntéshozatal jövője

  • Tervek a magukat tanuló AI-agensek fejlődésében
  • Az önálló döntési rendszerek kifutó technológiái
  • Az agensi AI alkalmazásainak szélesítése az iparágakban

Összefoglalás és a következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat az AI-alapú automatizációval
  • Ismeret a megerősítési tanulásról és döntési modellekről
  • Az AI-agent architektúrájának megértése

Célcsoport

  • Az AI-fejlesztők, akik önálló döntéshozatali rendszereket terveznek
  • Az automatizációs szakemberek, akik AI-agenseket integrálnak a folyamatokba
  • A üzleti analitikusok, akik az AI-val optimalizálják a döntéshozatalt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák