Kurzusleírás

Az Antigravity Ügynök Architektúrája megértése

  • Belső reprezentációk és állapotszimulációk
  • Réteges viselkedési koordináció
  • Cselekmény-generáló útvonalak

Hosszú ideje élő ügynökök Emlékezeti Rendszei

  • Rövid és hosszú távú emlékezet viselkedése
  • Megőrzött ismeretek tárolási mintái
  • Emlékezet korroziónak és eltérésnek megelőzése

Visszahívó Hurokok és Viselkedés Alakítása

  • Emberes visszajelzési stratégiák a folyamatban (human-in-the-loop)
  • Reinforcement mechanizmusok és jutalmak testreszabása
  • Öniértékelési és önszervizelési technikák

Időben történő Tanulás

  • Ügynök tanulási haladás nyomon követése
  • Készségek elavazódásának észlelése és enyhítése
  • Operációs kontextus alapján történő adaptív frissítés

Ismeretbazis Kialakítása és Megőrzése

  • Strukturált hosszú távú ismeretgráfok létrehozása
  • Szemantikus meghatározás és emlékezet indexelése
  • Ismeretek aktuális és friss tartalma megőrzése

Ügynökök Interakciója és Többügynöki Ekoszisztémák

  • Együttműködő és versenyes viselkedések
  • Kollektív emlékezet és megosztott állapot
  • Szabályok kialakulásának fokozatos alkalmazása a rendszerek között

Fejlesztői Visszajelzés Integrálása

  • Ügynöki Artefaktok átnézése és megjegyzések hozzáadása
  • Automatizált értékelési folyamatok
  • Emberi vélemény beépítése a tanulási hurokokba

Fejlett Optimalizálás és Jövőbeli Irányok

  • Hosszú ideig tartó feladatok teljesítményének finomhangolása
  • Ügynök evolúciójának előrejelzése modellként
  • Architektúriai trendek és kutatási irányok

Összefoglalás és További Lépések

Követelmények

  • Autonóm ügynökök architektúrájának megértése
  • Tapasztalat nagyméretű mesterséges intelligencia rendszerekkel
  • Reinforcement learning (folyamatos tanulás) fogalmak ismerete

Célcsoport

  • Szenior mesterséges intelligencia mérnökök
  • Ügynök-platform architektúkák tervezői
  • Kutatási és fejlesztési csapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák