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課程簡介
多智能體系統簡介
- 定義多智能體系統及其應用
- Agentic AI 在自主智能體互動中的作用
- 多智能體協調中的挑戰
為多智能體環境開發 Agentic AI
- 設計自主人工智慧智能體
- 智能體溝通與決策策略
- 多智能體人工智慧的模擬環境
Reinforcement Learning 應用於 Agentic AI
- 將強化學習應用於多智能體系統
- 訓練自主智能體以實現適應性行為
- 在決策中平衡探索與利用
Collaboration 與多智能體系統中的競爭
- 合作型人工智慧智能體策略
- 競爭與對抗性人工智慧互動
- 多智能體環境中的湧現行為
Agentic AI 在 Robotics 與自動化中的應用
- 機器人中的多智能體協調
- 群體智慧與分散式決策
- 機器人人工智慧應用的案例研究
Agentic AI 在 Game Development 中的應用
- 在多智能體模擬中設計人工智慧驅動的 NPC
- 互動式人工智慧智能體的行為建模
- 動態環境中的即時人工智慧決策
擴展多智能體人工智慧系統
- 大規模人工智慧互動的性能優化
- 管理智能體層級與基於角色的決策
- 將人工智慧智能體整合到雲端環境中
Agentic AI 在多智能體系統中的未來
- 自主人工智慧協作的新興趨勢
- 透過深度學習擴展多智能體人工智慧能力
- 多智能體人工智慧的倫理與監管考量
總結與下一步
最低要求
- 具備AI模型開發經驗
- 理解多代理系統概念
- 熟悉強化學習與AI驅動的自動化技術
目標受眾
- 研究自主代理互動的AI研究人員
- Robotics 設計多代理協調的工程師
- 開發AI驅動NPC行為的遊戲開發者
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯