Kurzusleírás

Az agens alapú AI bevezetése

  • Az agens alapú AI definíciója és annak kapcsolata a hagyományos AI rendszerekkel
  • A gondolkodás, emlékezet és célirányú architektúrák áttekintése
  • Kulcsfontosságú alkalmazási területek és ipari felhasználások

A központi fogalmak és tervezési minták

  • Az agens ciklus: észlelés, gondolkodás és cselekvés
  • Egyetlen-agens rendszerek vs. több-agens rendszerek
  • Környezeti interakció és eszköz meghívása

A kiváltás mérnöki alapjai

  • Hatékony kiváltók tervezése a gondolkodáshoz és feladatok felosztásához
  • Példák, korlátozások és szerepkörök használata jobb irányítás érdekében
  • A kiváltók rendszergyűjtése és folyamatos iterációja

Egyszerű agens alapú munkafolyamatok létrehozása

  • Egy agens ciklus Pythonban való implementálása
  • Integráció API-kkal és egyszerű eszközökkel
  • Az agens állapotának és emlékezetének kezelése

Felelősségteljes tervezés és biztonsági gyakorlatok

  • Etikai szempontok és agensek felelősségteljes használata
  • Teltesség, átláthatóság és tisztelésben részesített működés az AI rendszerekben
  • Hozzáférés irányítása, adatvédelem és tartalom biztonsága

Gyakorló projekt: felelősségteljes agens tervezése

  • A probléma határokon belüli meghatározása és célkitűzések
  • A kiváltó és irányítási logika fejlesztése
  • Az agens viselkedésének tesztelése, finomítása és értékelése

Összefoglaló és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI vagy gépi tanulás alapfogalmai alapvető ismerete
  • Python szintaxis és parancsfájlok ismerete
  • Adatokkal vagy API-alapú alkalmazásokkal való munkavégzés élménye

Célcsoport

  • Az agens alapú AI fejlesztés új területén működő adat tudósok
  • Alkalmazott agens architektúrákat vizsgáló kezdő szintű gépi tanulási mérnökök
  • Az agensek tervezésének és biztonságának elveit szeretné megérteni technológiai menedzserek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák