Schița de curs

Introducere în agenții autonomi

  • Ce sunt agenții autonomi?
  • Caracteristici și funcționalități cheie
  • Aplicații în diverse industrii

Concepte de bază ale proiectării agenților

  • Arhitecturi și tipuri de agenți
  • Înțelegerea mediilor de agenți
  • Sisteme multiagent și interacțiuni

Construirea agenților AI cu Reinforcement Learning

  • Prezentare generală a învățării prin consolidare (RL)
  • Proiectarea sistemelor de recompense pentru agenți
  • Formarea agenților utilizând OpenAI Gym

Dezvoltarea de aplicații practice

  • Crearea de sisteme de recomandare cu agenți autonomi
  • Implementarea agenților pentru automatizarea proceselor
  • Utilizarea agenților pentru monitorizarea și detectarea mediului

Integrarea agenților în sistemele existente

  • Comunicarea cu API-uri externe
  • Integrarea agenților în arhitecturi bazate pe cloud
  • Asigurarea compatibilității cu instrumentele existente

Abordarea provocărilor și a considerentelor etice

  • Gestionarea comportamentului neașteptat al agenților
  • Asigurarea echității și a incluziunii
  • Conformitatea cu standardele juridice și etice

Explorarea capacităților avansate ale agenților

  • Încorporarea procesării limbajului natural
  • valorificarea colaborării între mai mulți agenți
  • Îmbunătățirea procesului decizional cu ajutorul inteligenței artificiale

Tendințe viitoare în domeniul agenților autonomi

  • Tehnologii emergente în proiectarea agenților
  • Extinderea aplicațiilor în diverse industrii
  • Oportunități și provocări în sistemele autonome

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a conceptelor de învățare automată
  • Familiaritate cu programarea Python
  • Experiență cu proiectarea și implementarea algoritmilor

Audiență

  • Dezvoltatori AI
  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • ingineri software
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite