Schița de curs

Introducere în DeepSeek pentru Agenti AI

  • Prezentarea modelelor DeepSeek și aplicațiile lor în automatizare.
  • Comprehanderea agentilor AI și a sistemelor autonome.
  • Principalele provocări ale autonomiei conducute de Inteligență Artificială (AI).

Integrarea DeepSeek cu Agentii AI

  • Utilizarea DeepSeek pentru luarea deciziilor și procesarea limbajului natural.
  • Conectarea modelelor DeepSeek la cadrele de agenți AI.
  • Optimizarea performanței DeepSeek în sisteme autonome.

Aprenderea prin Reward pentru Sisteme Autonome

  • Introducere în conceptele de învățare prin reward.
  • Antrenarea agentilor AI cu DeepSeek și învățarea prin reward.
  • Afinarea modelelor AI pentru învățare continuă.

Dezvoltarea Roboticii și Automatismului Povestit de Inteligență Artificială

  • Utilizarea DeepSeek pentru controlul roboticii și automatizare.
  • Simularea autonomiei AI în OpenAI Gym și Gazebo.
  • Implementarea sistemelor autonome în aplicații din viața reală.

Considerente Etičo-Sigure pentru Autonomia AI

  • Asigurarea comportamentului etic al agentilor autonomi AI.
  • Gestionarea predispozițiilor și a corectitudinii în procesele de luare a deciziilor conduse de Inteligență Artificială (AI).
  • Cadrele reglementare pentru sistemele AI autonome.

Implementarea și Scalarea Agentilor AI

  • Implementarea agentilor AI pe platforme cloud și dispozitive de bază.
  • Scalarea automatizării conduse de Inteligență Artificială (AI) pentru aplicații la nivel de companie.
  • Monitorizarea și menținerea sistemelor autonome AI.

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Competență în programarea Python
  • Înțelegere a conceptelor de învățare automatizată
  • Cunoștințele despre implementarea și optimizarea modelelor AI

Publicul-țintă

  • Inginerii AI
  • Dezvoltatorii de robotici
  • Specialistii în automatizare
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite