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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie