Kurzusleírás

Bevezetés az Autonóm Ágensekbe

  • Mik azok az autonóm ágensek?
  • Kulcsfontosságú jellemzők és funkcionalitások
  • Alkalmazások különböző iparágakban

Az Ágensek Tervezésének Alapfogalmai

  • Ágens architektúrák és típusok
  • Az ágens környezetek megértése
  • Több ágensből álló rendszerek és kölcsönhatások

AI Ágensek Építése Megerősítéses Tanulással

  • Áttekintés a megerősítéses tanulásról (RL)
  • Jutalmazási rendszerek tervezése ágensek számára
  • Ágensek betanítása OpenAI Gym segítségével

Gyakorlati Alkalmazások Fejlesztése

  • Ajánlórendszerek létrehozása autonóm ágensekkel
  • Ágensek implementálása folyamatautomatizálás céljából
  • Ágensek használata környezeti monitorozásra és érzékelésre

Ágensek Integrálása Meglévő Rendszerekbe

  • Kommunikáció külső API-kkal
  • Ágensek beágyazása felhőalapú architektúrákba
  • Kompatibilitás biztosítása meglévő eszközökkel

Kihívások és Etikai Megfontolások Kezelése

  • Az ágensek váratlan viselkedésének kezelése
  • Igazságosság és befogadás biztosítása
  • Jogi és etikai szabványok betartása

Haladó Ágens Képességek Felfedezése

  • Természetes nyelv feldolgozás beépítése
  • Több ágens együttműködésének kihasználása
  • Döntéshozatal fejlesztése AI segítségével

Jövőbeli Trendek az Autonóm Ágensekben

  • Új technológiák az ágensek tervezésében
  • Alkalmazások bővülése különböző iparágakban
  • Lehetőségek és kihívások az autonóm rendszerekben

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Ismeret a Python programozásban
  • Tapasztalat algoritmustervezésben és -implementálásban

Közönség

  • AI fejlesztők
  • Adattudósok
  • Szoftvermérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák