Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Systemów AI Agentowych
- Definiowanie AI Agentowego i jego możliwości
- Kluczowe różnice między AI opartym na zasadach a autonomicznym AI
- Przypadek użycia i zastosowania w branży
Projektowanie Systemów AI Agentowych
- Ramy i narzędzia do budowy autonomicznego AI
- Projektowanie agentów AI z możliwościami napędzanymi celami
- Wdrażanie pamięci, świadomości kontekstu i adaptacyjności
Rozwijanie Agentów AI za pomocą Pythona i API
- Budowanie agentów AI za pomocą API OpenAI i DeepSeek
- Integrowanie modeli AI z zewnętrznymi źródłami danych
- Obsługa odpowiedzi API i poprawianie interakcji agentów
Optymalizowanie Współpracy Wieloagentowej
- Projektowanie agentów AI do zadań współpracujących i konkurencyjnych
- Zarządzanie komunikacją agentów i delegacją zadań
- Skalowanie systemów wieloagentowych dla zastosowań w świecie rzeczywistym
Poprawianie Decyzji w AI Agentowym
- Ucząca się przez wzmocnienie i samo-poprawiające się agenty AI
- Planowanie, rozumowanie i realizacja długoterminowych celów
- Zbilansowanie automatyzacji z nadzorem człowieka
Bezpieczeństwo, Etyka i Zgodność w AI Agentowym
- Zwalczanie uprzedzeń i zapewnianie odpowiedzialnego wdrażania AI
- Zabezpieczenia dla decyzji opartych na AI
- Rozwagi regulacyjne dla autonomicznych systemów AI
Przyszłe Trendy w AI Agentowym
- Postępy w autonomii AI i samouczących się systemach
- Rozszerzanie możliwości agentów AI z wielomodalnym uczeniem się
- Przygotowanie do następnej generacji autonomicznego AI
Podsumowanie i Kolejne Krok
Wymagania
- Podstawowa znajomość pojęć związanych z AI i uczeniem maszynowym
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python
- Zapoznanie z integracją modeli AI na podstawie API
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI zajmujący się tworzeniem autonomicznych systemów AI
- Badacze ML badający ramy AI wieloagenta
- Programiści wdrażający automatyzację zasilaną przez AI
Opinie uczestników (3)
Dobry mieszanie wiedzy i praktyki
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Szkolenie - Agentic AI for Enterprise Applications
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Mieszanka teorii i praktyki oraz perspektyw wysokopoziomowych i niskopoziomowych.
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Szkolenie - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ćwiczenia praktyczne
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Szkolenie - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję