Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés az agentikus MI rendszerekbe

  • Az agentikus MI definiálása és képességei
  • Kulcsbeli különbségek a szabályalapú MI és az autonóm MI között
  • Használati esetek és ipari alkalmazások

Agentikus MI rendszerek tervezése

  • Keretrendszerek és eszközök autonóm MI építéséhez
  • Célirányos képességekkel rendelkező MI agentek tervezése
  • Memória, kontextusérzékenység és alkalmazkodóképesség implementálása

MI agentek fejlesztése Pythonnal és API-kkal

  • MI agentek építése
  • MI modellek integrálása külső adatforrásokkal
  • API válaszok kezelése és agent interakciók javítása

Többagentes együttműködés optimalizálása

  • Együttműködő és versengő feladatokhoz tervezett MI agentek
  • Agent kommunikáció és feladatdelegálás kezelése
  • Többagentes rendszerek skálázása valós alkalmazásokhoz

Döntéshozatal fejlesztése agentikus MI-ben

  • Megerősítéses tanulás és önjavító MI agentek
  • Tervezés, gondolkodás és hosszú távú célok végrehajtása
  • Automatizáció és emberi felügyelet egyensúlyozása

Biztonság, etika és megfelelőség agentikus MI-ben

  • Elfogultságok kezelése és felelős MI bevezetése
  • Biztonsági intézkedések MI-alapú döntéshozatalhoz
  • Szabályozási szempontok autonóm MI rendszerekhez

Jövőbeli trendek az agentikus MI-ben

  • Fejlesztések az MI autonómiában és öntanuló rendszerekben
  • MI agentek képességeinek bővítése multimodális tanulással
  • Felkészülés az autonóm MI következő generációjára

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az MI és a gépi tanulás területén
  • Tapasztalat Python programozásban
  • Ismeretek API-alapú MI modell integrációban

Célközönség

  • Autonóm MI rendszereket fejlesztő MI mérnökök
  • Többagentes MI keretrendszereket kutató ML kutatók
  • MI-alapú automatizációt implementáló fejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák