Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Agencji AI

  • Definiowanie agencji AI i jej relacji z tradycyjnymi systemami AI
  • Przegląd rozumowania, pamięci i architektur kierowanych celowo
  • Kluczowe zastosowania i aplikacje branżowe

Podstawowe Koncepty i Wzorce Projektowe

  • Pętla agenta: percepcja, rozumowanie i działanie
  • Systemy jednoagentowe vs. wieloagentowe
  • Interakcje ze środowiskiem i wywołanie narzędzi

Podstawy Inżynierii Prompt'ów

  • Projektowanie skutecznych prompt'ów dla rozumowania i dekompozycji zadań
  • Używanie przykładów, ograniczeń i ról do lepszego kontroli
  • Debugowanie i iteracja prompt'ów systematycznie

Budowanie Prostych Przepływów Pracy Agencji AI

  • Implementacja pętli agenta w Pythonie
  • Integracja z API i prostymi narzędziami
  • Zarządzanie stanem i pamięcią agenta

Odpowiedzialny Design i Praktyki Bezpieczeństwa

  • Etyczne aspekty i odpowiedzialne użycie agentów
  • Upredispozycje, przejrzystość i rachunek zdarzeń w systemach AI
  • Kontrola dostępu, ochrona danych i bezpieczeństwo treści

Projekt Praktyczny: Projektowanie Odpowiedzialnego Agentów AI

  • Definiowanie zakresu problemu i celów
  • Rozwijanie prompt'ów i logiki kontroli
  • Testowanie, wycieranie i ocena zachowania agenta

Podsumowanie i Następne Kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji AI lub uczenia maszynowego
  • Znajomość składni i skryptów Pythona
  • Doświadczenie w pracy z danymi lub aplikacjami opartymi na API

Uczestnicy

  • Data scientists nowi w dziedzinie rozwoju agencji AI
  • Młodsi inżynierowie ML badający zastosowane architektury agentów
  • Menedżerzy techniczni pragnący zrozumieć zasady projektowania i bezpieczeństwa agentów
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (3)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie