Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Sistemele de Inteligență Artificială Agente (Agentic AI)
- Definirea inteligenței agente și capacitățile sale
- Principalele diferențe între inteligența artificială bazată pe reguli și cea autonomă
- Cazuri de utilizare și aplicații industriale
Arhitectura Sistemelor de Inteligență Artificială Agente
- Cadre și instrumente pentru construirea inteligenței autonome
- Proiectarea agentilor AI cu capacitatea de a urma obiective
- Implementarea memoriei, conștientizării contextului și adaptabilității
Dezvoltarea Agentelor AI cu Python și API-uri
- Construirea agentilor AI folosind OpenAI și API-urile DeepSeek
- Integrarea modelelor de IA cu sursele externe de date
- Gestionarea răspunsurilor API și îmbunătățirea interacțiunilor agentului
Optimizarea Colaborării Multiagentelor
- Proiectarea agentilor AI pentru sarcini cooperative și competitive
- Gestionarea comunicării și delegării sarcinilor între agenți
- Scalare a sistemelor multiagent pentru aplicații în viața reală
Îmbunătățirea Luării Deciziilor în Inteligența Artificială Agente
- Învățare prin recompense și agenți AI autoîmbunătățitori
- Planificare, raționament și execuție a obiectivelor pe termen lung
- Echilibrarea automatizării cu supravegherea umană
Securitatea, Etica și Conformitatea în Inteligența Artificială Agente
- Abordarea biaseelor și asigurarea unei implementări responsabile ale IA
- Măsurile de securitate pentru luarea deciziilor bazată pe AI
- Considerente regulate pentru sistemele autonome de inteligență artificială
Tendințe Viitoare în Inteligența Artificială Agente
- Avansuri în autonomia AI și sisteme autoînvățătoare
- Îmbunătățirea capacităților agentelor IA prin învățarea multimodală
- Pregătirea pentru următoarea generație de inteligență artificială autonomă
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de inteligență artificială și învățare automatizată
- Experiență cu programarea în Python
- Cunoștințe despre integrarea modelelor AI bazate pe API
Publicul vizat
- Inginerii AI care dezvoltă sisteme AI autonome
- Cercetătorii în învățare automatizată care exploră cadrele de AI multi-agent
- Dezvoltatorii care implementează automateni alimentați cu IA
14 ore
Mărturii (1)
exerciții practice
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Tradus de catre o masina