Kurzusleírás

Bevezetés az autonóm ügynökökbe

  • Mik azok az autonóm ügynökök?
  • Főbb jellemzők és funkciók
  • Alkalmazások az iparágakban

Az ügynöktervezés alapfogalmai

  • Ügynök architektúrák és típusok
  • Az ügynöki környezetek megértése
  • Többágens rendszerek és interakciók

AI-ügynökök létrehozása a Reinforcement Learning segítségével

  • A megerősítéses tanulás áttekintése (RL)
  • Jutalmazási rendszerek tervezése ügynökök számára
  • Képzési ügynökök a OpenAI Gym használatával

Gyakorlati alkalmazások fejlesztése

  • Ajánlórendszerek létrehozása autonóm ágensekkel
  • Megvalósító szerek folyamatautomatizáláshoz
  • Környezetfigyelő és -érzékelési szerek használata

Ügynökök integrálása a meglévő rendszerekbe

  • Kommunikáció külső API-kkal
  • Ügynökök beágyazása felhő alapú architektúrákba
  • A meglévő eszközökkel való kompatibilitás biztosítása

Kihívások kezelése és etikai megfontolások

  • Váratlan ügynöki viselkedés kezelése
  • A méltányosság és az inkluzivitás biztosítása
  • A jogi és etikai normák betartása

Fejlett ügynöki képességek felfedezése

  • A természetes nyelvi feldolgozás beépítése
  • Több ügynök együttműködésének kihasználása
  • A döntéshozatal javítása mesterséges intelligencia segítségével

Az autonóm ügynökök jövőbeli trendjei

  • Feltörekvő technológiák az ügynöktervezésben
  • Alkalmazások bővítése a különböző iparágakban
  • Lehetőségek és kihívások autonóm rendszerekben

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • Ismerkedés a Python programozással
  • Algoritmus tervezésében és megvalósításában szerzett tapasztalat

Közönség

  • AI fejlesztők
  • Adattudósok
  • Szoftvermérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák