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.
Návrh Školení
Úvod do Agentic AI
- Definování agentních schopností v AI
- Klíčové rozdíly mezi tradičními a agentními agenty AI
- Případy použití agentní AI v různých odvětvích
Vývoj Goal-Driven AI Agents
- Pochopení autonomního stanovování cílů a stanovování priorit
- Implementace posilovacího učení pro sebezdokonalování
- Jemné ladění chování agentů AI na základě smyček zpětné vazby
Multi-Agent Collaboration a koordinace
- Budování agentů AI, kteří spolupracují a komunikují
- Delegování úkolů a přiřazení rolí v agentských systémech
- Reálné příklady týmové práce více agentů
Adaptivní interakce mezi umělou inteligencí a člověkem
- Personalizace reakcí AI na základě chování uživatelů
- Kontextové povědomí a dynamické rozhodování
- Navrhování UX pro inteligentní a reagující agenty AI
Nasazení Agentic AI v aplikacích
- Integrace agentní AI s API a nástroji třetích stran
- Zajištění škálovatelnosti a efektivity při nasazení AI
- Případové studie úspěšných implementací agentní umělé inteligence
Etické úvahy a výzvy
- Vyvažování autonomie s kontrolou v agentech AI
- Řešení předsudků AI a etických problémů
- Regulační rámce pro autonomní systémy AI
Budoucí trendy v Agentic AI
- Nové pokroky v autonomii AI
- Rozšiřování schopností agentů pomocí nových technologií
- Předpovědi pro automatizaci a rozhodování řízenou AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalost agentů AI a automatizace
- Zkušenosti s programováním Python
- Pochopení integrací AI na bázi API
Publikum
- Vývojáři AI vylepšují autonomní systémy
- Automatizační inženýři optimalizující pracovní postupy řízené umělou inteligencí
- Návrháři UX zlepšují interakce mezi člověkem a agentem
14 hodiny
Reference (1)
Trainer reaguje na otázky na místě.
Adrian
Kurz - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated