Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 14 godzin
Plan Szkolenia
Zrozumienie architektury agenta Antygrawitacji
- Reprezentacje wewnętrzne i modele stanu
- Warstwowa koordynacja zachowań
- Ścieżki generowania akcji
Systemy pamięci dla długowiecznych agentów
- Zachowania pamięci krótkoterminowej i długoterminowej
- Wzorce trwałego przechowywania wiedzy
- Zapobieganie uszkodzeniom i dryfowi pamięci
Pętle sprzężenia zwrotnego i kształtowanie zachowań
- Strategie informacji zwrotnej z udziałem człowieka
- Mechanizmy wzmocnienia i dostosowywanie nagród
- Techniki samooceny i samokorekty
Uczenie się w czasie
- Śledzenie postępów w nauce agenta
- Wykrywanie i łagodzenie zaniku umiejętności
- Adaptacyjne aktualizacje w oparciu o kontekst operacyjny
Budowa i utrzymywanie bazy wiedzy
- Budowanie strukturalnych grafów wiedzy długoterminowej
- Wyszukiwanie semantyczne i indeksowanie pamięci
- Utrzymywanie trafności i aktualności wiedzy
Interakcje agentów i ekosystemy wieloagentowe
- Zachowania kooperacyjne i konkurencyjne
- Pamięć zbiorowa i stan współdzielony
- Skalowanie wzorców emergentnych w systemach
Integracja informacji zwrotnej od programistów
- Przeglądanie i opisywanie artefaktów agenta
- Zautomatyzowane potoki oceny
- Włączanie ludzkiego osądu do pętli uczenia się
Zaawansowana optymalizacja i przyszłe kierunki
- Strojenie wydajności dla zadań długotrwałych
- Modelowanie predykcyjne ewolucji agenta
- Trendy architektoniczne i granice badawcze
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Zrozumienie architektur autonomicznych agentów
- Doświadczenie z wielkoskalowymi systemami AI
- Znajomość koncepcji uczenia ze wzmocnieniem
Grupa docelowa
- Starszych inżynierów AI
- Architektów platform agentowych
- Zespoły badawczo-rozwojowe
