Kurzusleírás

Agentic AI és autonóm döntéshozatal bevezetése

  • Mi az Agentic AI?
  • Autonóm döntéshozatal kulcsfontosságú elemei
  • Hagyományos AI és önkormányzati AI ügynökök összehasonlítása

Autonóm AI ügynökök architektúrái

  • Többügyfél-rendszerek megértése
  • Erősítéses tanulás és döntéshozatali modellek
  • AI ügynökök adaptálhatóságra és önfejlesztésre való tervezése

Autonóm AI implementálása üzleti folyamatokban és automatikában

  • AI ügynökök integrálása vállalati munkafolyamatokba
  • AI-hajtott döntésautomata alkalmazási példák
  • Üzleti műveletek hatékonyságának optimalizálása AI segítségével

AI ügynökök logikai gondolkodása és tervezése

  • Tudásalapú döntéshozatali modellek
  • Célorientált logikai gondolkodás és cselekvés kiválasztása
  • Bizonytalanság kezelése autonóm AI-ben

AI döntési folyamatok optimalizálása

  • Autonóm AI skálázása valós világbeli alkalmazásokra
  • AI teljesítmény finomhangolása bonyolult döntési környezetekben
  • Előítélet minimalizálása és AI-hajtott eredmények javítása

Biztonság, megfelelőség és etikai szempontok

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

Autonóm AI és döntéshozatal jövője

  • Öntanuló AI ügynökök trendjei
  • Új technológiák autonóm döntési rendszerekben
  • Agentic AI alkalmazások kiterjesztése különböző iparágakban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Tapasztalat AI-meghajtott automatizálással
  • Ismeret a megtérítés alapú tanulásról és döntéshozatali modellekről
  • AI ügynök architektúráinak megértése

Célközönség

  • AI-fejlesztők, akik autonóm döntéshozatali rendszereket tervezenek
  • Automatizálási szakemberek, akik AI-ügynököket integrálnak munkafolyamatokba
  • Üzleti elemzők, akik AI segítségével optimalizálják a döntéshozatalt
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák