Kurzusleírás

Bevezetés az ügynöki AI-ba

  • Az ügynöki képességek meghatározása az AI-ban
  • A hagyományos és ügynöki AI-ügynökök közötti főbb különbségek
  • Ügynöki AI alkalmazási területei különböző iparágakban

Célirányos AI-ügynökök fejlesztése

  • Az autonóm célkitűzés és priorizálás megértése
  • Önfejlesztéshez szükséges megerősítő tanulás implementálása
  • AI-ügynökök viselkedésének finomhangolása visszacsatolási hurkok alapján

Többügynökös együttműködés és koordináció

  • Együttműködő és kommunikáló AI-ügynökök építése
  • Feladatelosztás és szerepkörök kiosztása ügynöki rendszerekben
  • Valós példák többügynökös csapatmunkára

Adaptív AI-ember interakció

  • AI-válaszok személyre szabása felhasználói viselkedés alapján
  • Környezetismeret és dinamikus döntéshozatal
  • UX tervezése intelligens és reagálékony AI-ügynökökhöz

Ügynöki AI üzembe helyezése alkalmazásokban

  • Ügynöki AI integrálása API-kkal és harmadik féltől származó eszközökkel
  • Skálázhatóság és hatékonyság biztosítása AI üzembe helyezésekben
  • Esettanulmányok sikeres ügynöki AI implementációkról

Etikai megfontolások és kihívások

  • Az autonómia és az irányítás egyensúlya AI-ügynökökben
  • AI-biasok és etikai aggályok kezelése
  • Szabályozási keretek autonóm AI rendszerekhez

Jövőbeli trendek az ügynöki AI-ban

  • Új fejlemények az AI autonómiában
  • Ügynöki képességek bővítése új technológiákkal
  • Előrejelzések az AI-meghajtású automatizálásról és döntéshozatalról

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az AI-ügynökökről és az automatizálásról
  • Tapasztalat Python programozásban
  • Ismeret az API-alapú AI-integrációkról

Célközönség

  • Autonóm rendszereket fejlesztő AI-fejlesztők
  • AI-meghajtott munkafolyamatokat optimalizáló automatizálási mérnökök
  • Ember-ügynök interakciókat javító UX-tervezők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák