Plan Szkolenia

Wprowadzenie do autonomicznych agentów

  • Czym są autonomiczni agenci?
  • Kluczowe cechy i funkcje
  • Zastosowania w różnych branżach

Podstawowe koncepcje projektowania agentów

  • Architektury i typy agentów
  • Zrozumienie środowisk agentów
  • Systemy wieloagentowe i interakcje

Tworzenie agentów AI za pomocą Reinforcement Learning

  • Przegląd uczenia ze wzmocnieniem (RL)
  • Projektowanie systemów nagród dla agentów
  • Szkolenie agentów przy użyciu OpenAI Gym

Tworzenie praktycznych aplikacji

  • Tworzenie systemów rekomendacji z autonomicznymi agentami
  • Wdrażanie agentów do automatyzacji procesów
  • Wykorzystanie agentów do monitorowania i wykrywania środowiska

Integracja agentów z istniejącymi systemami

  • Komunikacja z zewnętrznymi interfejsami API
  • Osadzanie agentów w architekturach opartych na chmurze
  • Zapewnienie kompatybilności z istniejącymi narzędziami

Rozwiązywanie wyzwań i kwestie etyczne

  • Radzenie sobie z nieoczekiwanym zachowaniem agentów
  • Zapewnienie sprawiedliwości i inkluzywności
  • Zgodność ze standardami prawnymi i etycznymi

Odkrywanie zaawansowanych możliwości agentów

  • Włączenie przetwarzania języka naturalnego
  • Wykorzystanie współpracy wielu agentów
  • Usprawnienie procesu podejmowania decyzji dzięki sztucznej inteligencji

Przyszłe trendy w dziedzinie autonomicznych agentów

  • Nowe technologie w projektowaniu agentów
  • Rozszerzające się zastosowania w różnych branżach
  • Możliwości i wyzwania w systemach autonomicznych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
  • Znajomość programowania Python
  • Doświadczenie w projektowaniu i implementacji algorytmów

Uczestnicy

  • Programiści AI
  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Inżynierowie oprogramowania
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie