Kurzusleírás

Bevezetés a DeepSeek használatába MI-ügynökökben

  • A DeepSeek modellek áttekintése és alkalmazásai az automatizálásban.
  • MI-ügynökök és autonóm rendszerek megértése.
  • Kulcsfontosságú kihívások az MI-alapú autonómiában.

DeepSeek integrálása MI-ügynökökkel

  • A DeepSeek használata döntéshozatalhoz és természetes nyelv feldolgozáshoz.
  • DeepSeek modellek csatlakoztatása MI-ügynök keretrendszerekhez.
  • DeepSeek teljesítményének optimalizálása autonóm rendszerekben.

Megerősítő tanulás autonóm rendszerekhez

  • Bevezetés a megerősítő tanulás fogalmaiba.
  • MI-ügynökök tanítása DeepSeek és megerősítő tanulás segítségével.
  • MI-modellek finomhangolása folyamatos tanulás érdekében.

MI-alapú robotika és automatizálás fejlesztése

  • DeepSeek használata robotika irányításához és automatizáláshoz.
  • MI-alapú autonómia szimulálása az OpenAI Gym és a Gazebo környezetben.
  • Autonóm rendszerek üzembe helyezése valós alkalmazásokban.

Etikai és biztonsági megfontolások az MI-autonómiában

  • Etikus MI-viselkedés biztosítása autonóm ügynökökben.
  • Elfogultság és tisztesség kezelése az MI-alapú döntéshozatalban.
  • Szabályozási keretek az autonóm MI-rendszerekhez.

MI-ügynökök üzembe helyezése és skálázása

  • MI-ügynökök üzembe helyezése felhőalapú platformokon és peremhálózati eszközökön.
  • MI-alapú automatizálás skálázása vállalati alkalmazásokhoz.
  • Autonóm MI-rendszerek monitorozása és karbantartása.

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Python programozási ismeretek
  • Gépi tanulási fogalmak ismerete
  • MI-modellek üzembe helyezésének és optimalizálásának ismerete

Közönség

  • MI-mérnökök
  • Robotikai fejlesztők
  • Automatizációs szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák