Kurzusleírás

Bevezetés az Agentic AI-ba

  • Az agentic AI definíciója és kapcsolata a hagyományos AI rendszerekkel
  • Áttekintés a gondolkodásról, memóriáról és célvezérelt architektúráról
  • Kulcsfontosságú alkalmazási területek és ipari használati esetek

Alapfogalmak és Tervezési Minták

  • Az ügynök ciklus: érzékelés, gondolkodás és cselekvés
  • Együgynökös vs. többügynökös rendszerek
  • Környezetinterakció és eszközmeghívás

Prompt Tervezés Alapjai

  • Hatékony promptok tervezése a gondolkodás és feladatbontás érdekében
  • Példák, korlátozások és szerepek használata a jobb irányítás érdekében
  • Promptok rendszerszerű hibakeresése és iterációja

Egyszerű Agentic Munkafolyamatok Felépítése

  • Ügynök ciklus implementálása Pythonban
  • Integráció API-kkal és egyszerű eszközökkel
  • Ügynök állapot és memória kezelése

Felelős Tervezés és Biztonsági Gyakorlatok

  • Etikai megfontolások és ügynökök felelős használata
  • Elfogultság, átláthatóság és elszámoltathatóság az AI rendszerekben
  • Hozzáférés-ellenőrzés, adatvédelem és tartalombiztonság

Gyakorlati Projekt: Felelős Ügynök Tervezése

  • A probléma hatókörének és céljainak meghatározása
  • A prompt és vezérlési logika kifejlesztése
  • Ügynök viselkedésének tesztelése, finomítása és értékelése

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az AI vagy gépi tanulás fogalmairól
  • Ismeret a Python szintaxisáról és szkriptelésről
  • Tapasztalat adatokkal vagy API-alapú alkalmazásokkal való munkában

Célközönség

  • Az agentic AI fejlesztésében kezdő adattudósok
  • Alkalmazott ügynök architektúrákat felfedező junior ML mérnökök
  • Az ügynök tervezés és biztonsági elvek megértésére törekvő technológiai menedzserek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák