Kurzusleírás

Bevezetés az Agentikus AI rendszerekbe

  • Az Agentikus AI definiálása és képességei
  • Kulcsfontosságú különbségek a szabályalapú AI és az autonóm AI között
  • Használati esetek és ipari alkalmazások

Agentikus AI rendszerek tervezése

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

AI agentek fejlesztése Python és API-k használatával

  • AI agentek építése OpenAI és DeepSeek API-k segítségével
  • AI modellek integrálása külső adatforrásokkal
  • API válaszok kezelése és agent interakciók javítása

Többagentes együttműködés optimalizálása

  • AI agentek tervezése együttműködési és versengési feladatokhoz
  • Agent kommunikáció és feladatdelegálás kezelése
  • Többagentes rendszerek skálázása valós alkalmazásokhoz

Döntéshozatal fejlesztése az Agentikus AI-ban

  • Megerősítéses tanulás és önjavító AI agentek
  • Tervezés, érvelés és hosszú távú célok végrehajtása
  • Automatizáció és emberi felügyelet egyensúlyba hozása

Biztonság, etika és megfelelőség az Agentikus AI-ban

  • Elfogultságok kezelése és felelős AI üzembe helyezés
  • Biztonsági intézkedések AI-alapú döntéshozatalhoz
  • Szabályozási szempontok autonóm AI rendszerekhez

Jövőbeli trendek az Agentikus AI-ban

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

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

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

Célközönség

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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák