Kurzusleírás

Agentic AI rendszerek bevezetése

  • Agentic AI definiálása és képességei
  • Alapvető és önálló AI rendszerek közötti különbségek
  • Alkalmazási példák és ipari alkalmazások

Agentic AI rendszerek tervezése

  • Önálló AI készítéséhez szükséges keretrendszerek és eszközök
  • Célorientált képességekkel rendelkező AI ügynökök tervezése
  • Memória, kontextusérzékenység és alkalmazhatóság megvalósítása

Python és API-kkal való AI ügynökök fejlesztése

  • OpenAI és DeepSeek API-k használata AI ügynökök készítéséhez
  • AI modellek integrálása külső adatokkal
  • API-válaszok kezelése és ügynökinterakciók javítása

Több ügynök együttműködésének optimalizálása

  • Együttműködő és versenyképes feladatokra készített AI ügynökök
  • Ügynökközösségi kommunikáció és feladatok delegálása
  • Több ügynökös rendszerek skalázása valós világbeli alkalmazásokra

Agentic AI döntéshozásának javítása

  • Erőnléti tanulás és önfejlesztő AI ügynökök
  • Tervezés, gondolkodás és hosszú távú célok végrehajtása
  • Automatizálás emberi felügyelet mellett

Agentic AI biztonsága, etikája és szabályozottsága

Előítéletek kezelése és felelős AI telepítés biztosítása

  • AI vezérelt döntéshozáshoz szükséges biztonsági intézkedések
  • Önálló AI rendszerek szabályozási szempontoi
  • Agentic AI jövőbeli trendjei

    • AI önállóság és öntanuló rendszerek fejlődése
    • AI ügynökök képességeinek kiterjesztése multimodális tanulással
    • Önálló AI következő generációjának megkísérlése

    Összegzés és következő lépések

    Követelmények

    • Alapvető ismeretek az AI és machine learning fogalmai alapján
    • Python programozási tapasztalat
    • Ismeret az API-alapú AI modellek integrációjáról

    Audience

    • AI mérnökök, akik autonóm AI rendszereket fejlesztnek
    • ML kutatók, akik több agentás AI keretrendszereket kutatnak
    • Fejlesztők, akik AI-alapú automatizálást valósítanak meg
     14 Órák

    Résztvevők száma


    Ár résztvevőnként

    Vélemények (1)

    Közelgő kurzusok

    Rokon kategóriák