Plan Szkolenia

Zrozumienie architektury agenta Antygrawitacji

  • Wewnętrzne reprezentacje i modele stanu
  • Warstwowe koordynacja zachowań
  • Ścieżki generowania działań

Systemy pamięci dla długotrwałych agentów

  • Zachowania pamięci krótkoterminowej i długoterminowej
  • wzorce przechowywania trwałej wiedzy
  • Zapobieganie korekcji i driftonowi pamięci

Pętle zwrotne i kształtowanie zachowań

  • Strategie zwrotnej informacji z człowiekiem w pętli
  • Mechanizmy wzmacniania i dostosowywania nagród
  • Techniki samooceny i samokorekcji

Uczenie się w czasie

  • Śledzenie postępów uczenia agenta
  • Wykrywanie i łagodzenie degradacji umiejętności
  • Aktualizacja adaptacyjna w oparciu o kontekst operacyjny

Konstrukcja i utrzymanie bazy wiedzy

  • Tworzenie struktury grafów wiedzy długoterminowej
  • Semantyczna wyszukiwanie i indeksacja pamięci
  • Utrzymywanie aktualności i świeżości wiedzy

Interakcje agentów i ekosystemy wieloagentowe

  • Zachowania współpracy i konkurencji
  • Współdzielona pamięć i stan współdzielony
  • Skalowanie wzorców wyłaniających się w systemach

Integracja zwrotnej informacji od programistów

  • Przeglądanie i adnotowanie artefaktów agenta
  • Automatyczne potoki oceny
  • Włączanie opinii człowieka w pętle uczenia

Zaawansowana optymalizacja i przyszłe kierunki rozwoju

  • Dostosowywanie wydajności do zadań długotrwałych
  • Przewidywalne modelowanie ewolucji agenta
  • Tendencje architektoniczne i kierunki badań

Podsumowanie i dalsze kroki

Wymagania

  • Zrozumienie architektury agentów autonomicznych
  • Doświadczenie z dużymi systemami AI
  • Znajomość koncepcji uczenia ze wzmocnieniem

Grupa docelowa

  • Starsi inżynierowie AI
  • Architekci platform agentów
  • Zespoły B&D
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie