Návrh Školení

Úvod do autonomních agentů

  • Co jsou autonomní agenti?
  • Klíčové vlastnosti a funkce
  • Aplikace napříč průmyslovými odvětvími

Základní koncepty agentního designu

  • Architektury a typy agentů
  • Porozumění prostředí agentů
  • Multiagentní systémy a interakce

Budování AI agentů pomocí Reinforcement Learning

  • Přehled posilovacího učení (RL)
  • Navrhování systémů odměn pro agenty
  • Školení agentů pomocí OpenAI Gym

Vývoj praktických aplikací

  • Vytváření systémů doporučení s autonomními agenty
  • Implementace agentů pro automatizaci procesů
  • Použití prostředků pro monitorování a snímání prostředí

Integrace agentů do stávajících systémů

  • Komunikace s externími API
  • Vkládání agentů do cloudových architektur
  • Zajištění kompatibility se stávajícími nástroji

Řešení výzev a etických úvah

  • Řešení neočekávaného chování agentů
  • Zajištění férovosti a inkluzivity
  • Dodržování právních a etických norem

Zkoumání pokročilých schopností agenta

  • Začlenění zpracování přirozeného jazyka
  • Využití spolupráce mezi více agenty
  • Zlepšení rozhodování pomocí AI

Budoucí trendy v autonomních agentech

  • Nové technologie v designu agentů
  • Rozšíření aplikací v různých průmyslových odvětvích
  • Příležitosti a výzvy v autonomních systémech

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní porozumění konceptům strojového učení
  • Znalost programování Python
  • Zkušenosti s návrhem a implementací algoritmů

Publikum

  • Vývojáři AI
  • Datoví vědci
  • Softwaroví inženýři
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie