Návrh Školení

Úvod do agentivního AI

  • Definování agentivních schopností ve umělém inteligenci
  • Klíčové rozdíly mezi tradičními a agentivními AI agenty
  • Případová použití agentivního AI v různých odvětvích

Vývoj cíl-orientovaných AI agentů

  • Rozumění autonomnímu nastavení a prioritizaci cílů
  • Implementace reforčního učení pro samozlepšování
  • Finetuning chování AI agenta na základě zpětné vazby

Spolupráce a koordinace víceagentů

  • Vytváření AI agentů, které spolupracují a komunikují
  • Delegace úkolů a přiřazení rolí v agentivních systémech
  • Skutečné příklady spolupráce víceagentových týmů

Adaptivní interakce AI a člověka

  • Personalizace odpovědí AI na základě uživatelského chování
  • Kontextová vědomost a dynamické rozhodování
  • Navrhování UX pro inteligentní a reagující AI agenty

Nasazování agentivního AI do aplikací

  • Integrace agentivního AI s API a třetími stranami nástroji
  • Zajištění škálovatelnosti a efektivity ve výpočetní inteligenci nasazení
  • Případové studie úspěšných implementací agentivního AI

Etnické aspekty a výzvy

  • Dosažení rovnováhy mezi autonomií a kontrolou u AI agentů
  • Řešení biasů AI a etických obav
  • Regulační rámce pro autonomní systémy AI

Budoucí trendy v agentivním AI

  • Vznikající pokroky v autonomině AI
  • Rozšíření agentivních schopností pomocí nových technologií
  • Předpovědi pro automatizaci a rozhodování řízené AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti AI agentů a automatizace
  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Pochopení integrací AI založených na API

Cílová skupina

  • Vývojáři AI, kteří posilují autonomní systémy
  • Inženýři automatizace optimalizující pracovní postupy řízené umělou inteligencí
  • Designéři UX zlepšující interakce mezi lidmi a agenty
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie