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
Mărturii (3)
Bună amestec de cunoștințe și practică
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Agentic AI for Enterprise Applications
Tradus de catre o masina
Mixul de teorie și practică și de perspective la nivel înalt și la nivel scăzut
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Tradus de catre o masina
exerciții practice
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Tradus de catre o masina