Návrh Školení

Úvod do agenčních AI systémů

  • Definice agenčního AI a jeho schopností
  • Klíčové rozdíly mezi pravidlovou AI a autonomní AI
  • Případy použití a aplikace v různých odvětvích

Architektura agenčních AI systémů

  • Ramce a nástroje pro vytváření autonomních AI
  • Návrh AI agentů s cílovými schopnostmi
  • Implementace paměti, kontextu a přizpůsobivosti

Vývoj AI agentů s Pythonem a API

  • Vytváření AI agentů pomocí OpenAI a DeepSeek API
  • Integrace AI modelů s externími datovými zdroji
  • Zpracování odpovědí API a vylepšení interakcí agenta

Optimalizace spolupráce mezi více agenty

  • Návrh AI agentů pro kooperativní a konkurenční úkoly
  • Řízení komunikace a delegování úkolů mezi agenty
  • Měřítková škála víceagentních systémů pro skutečné aplikace

Zlepšení rozhodování v agenčním AI

  • Reinforcement learning a sebezlepšující se AI agenti
  • Plánování, uvažování a výkon dlouhodobých cílů
  • Zvážení automatizace s lidským dohledem

Bezpečnost, etika a dodržování předpisů v agenčním AI

  • Řešení zaujatostí a garantování odpovědného nasazení AI
  • Bezpečnostní opatření pro rozhodování podporované AI
  • Regulační záležitosti pro autonomní AI systémy

Budoucí trendy v agenčním AI

  • Předcházení ve svobodě pohybu AI a sebeučících se systémech
  • Rozšiřování schopností AI agentů s multifunkčním učením
  • Příprava na další generaci autonomních AI systémů

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti konceptů AI a strojového učení
  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Odborná znalost integrace AI modelů pomocí API

Účastníci kurzu

  • AI inženýři vytvářející autonomní AI systémy
  • ML výzkumníci zkoumající ramce více agentů s AI
  • Programátoři implementující automatizaci pomocí AI
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie