Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do agenitivní AI

  • Co je agenitivní AI a jak se odlišuje od běžných systémů umělé inteligence
  • Přehled uvažování, paměti a architektur orientovaných na dosažení cílů
  • Hlavní oblasti využití a praktické příklady z různých odvětví

Základní koncepty a návrhové vzory

  • Cyklus agenta: vnímání, uvažování a jednání
  • Agenty samostatné versus systémy s více agenty
  • Interakce se prostředím a využívání nástrojů

Základy formulování pokynů pro agenty

  • Jak sestavit efektivní pokyny podporující uvažování a rozdělení úkolů na menší části
  • Využití příkladů, omezení a specifikací rolí ke zlepšení kontroly nad chováním agenta
  • Systematické ladění pokynů a jejich opravy v průběhu vývoje

Vytváření jednoduchých agenitivních pracovních postupů

  • Implementace cyklu agenta v jazyce Python
  • Propojení s API a jednoduchými nástroji
  • Správa stavu agenta a jeho paměti

Odpovědný design a bezpečnostní opatření

  • Etické aspekty a zásady odpovědného využívání agentů
  • Problematika předsudků, transparentnosti a odpovědnosti u AI systémů
  • Ochrana dat, kontrola přístupu a bezpečnost obsahu

Praktický projekt: Navrhnutí odpovědného agenta

  • Definování rozsahu problému a jeho cílů
  • Sestavení vhodných pokynů a řídicí logiky
  • Testování, zdokonalování a vyhodnocení chování agenta

Závěr a další směry rozvoje

Požadavky

  • Základní orientaci v konceptech umělé inteligence nebo strojového učení
  • Znalost syntaxe a programování v Pythonu
  • Praktické zkušenosti s prací s daty nebo aplikacemi využívajícími API

Určení posluchačů

  • Datoví vědci, kteří se teprve začínají zabývat agenitivní AI
  • Mladší inženýři strojového učení se zájmem o praktické aspekty návrhu agentů
  • Technologičtí manažeři, kteří potřebují porozumět principům navrhování a bezpečného využití agentů
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie