Kurzusleírás

Az Antigravitáció Agensarchitektúrájának Megértése

  • Belső reprezentációk és állapotmodellek
  • Réteges viselkedéskoordináció
  • Akciógenerálási útvonalak

Memóriarendszerek Hosszú Életű Ágensekhez

  • Rövid távú vs hosszú távú memóriaviselkedés
  • Tartós tudástárolási mintázatok
  • Memóriasérülés és eltolódás megelőzése

Visszacsatolási Hurkok és Viselkedésformálás

  • Emberi visszacsatolási stratégiák
  • Megerősítési mechanizmusok és jutalombeállítás
  • Önértékelés és önkorrekciós technikák

Tanulás Idővel

  • Ágens tanulási folyamatának nyomon követése
  • Készségromlás észlelése és enyhítése
  • Adaptív frissítés működési kontextus alapján

Tudásbázis Építése és Megőrzése

  • Strukturált hosszú távú tudásgráfok építése
  • Szemantikus lekérdezés és memóriaindexelés
  • Tudás relevanciájának és frissességének fenntartása

Ágens Interakciók és Többágensű Ökoszisztémák

  • Együttműködő és versengő viselkedések
  • Kollektív memória és megosztott állapot
  • Emergens mintázatok skálázása rendszerek között

Fejlesztői Visszacsatolás Integrációja

  • Ágens összetevők áttekintése és annotálása
  • Automatizált értékelési folyamatok
  • Emberi ítélet beépítése a tanulási hurkokba

Haladó Optimalizálás és Jövőbeli Irányok

  • Teljesítményhangolás hosszú időtartamú feladatokhoz
  • Ágensek fejlődésének prediktív modellezése
  • Architekturális trendek és kutatási határok

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Autonóm ágensarchitektúrák ismerete
  • Tapasztalat nagymértékű AI rendszerekben
  • Ismeret a megerősítéses tanulás fogalmaival

Közönség

  • Szenior AI mérnökök
  • Agens-platform architektusok
  • Kutatás-fejlesztés csapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák