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課程簡介
代理式人工智慧系統簡介
- 定義代理式人工智慧及其功能。
- 基於規則的人工智慧與自主人工智慧之間的關鍵差異。
- 使用案例和行業應用。
設計代理式人工智慧系統
- 構建自主人工智慧的框架和工具。
- 設計具有目標驅動能力的AI代理。
- 實施記憶、情境感知能力和適應性。
使用Python和API開發AI代理
- 構建AI代理。
- 將AI模型與外部數據源集成。
- 處理API響應並改進代理交互。
優化多代理協作
- 設計用於合作和競爭任務的AI代理。
- 管理代理通信和任務委派。
- 擴展面向實際應用中的多代理系統。
增強代理式人工智慧中的決策能力
- 強化學習和自我改進型AI代理。
- 規劃、推理和長期目標執行。
- 平衡自動化與人類監督。
代理式人工智慧的安全性、道德規範及合規性
- 解決偏見並確保負責任的人工智慧部署。
- AI驅動的決策的安全措施。
- 自主人工智慧系統的法規考量。
代理式人工智慧的未來趨勢
- 人工智能自主性和自我學習系統的進步。
- 擴展多模態學習的AI代理功能。
- 為下一代自主人工智慧做好準備。
總結與下一步
最低要求
- 基本理解人工智能和機器學習概念。
- 具備Python編程經驗。
- 熟悉基於API的AI模型集成。
受眾
- 開發自主AI系統的人工智慧工程師。
- 探索多代理人工智慧架構的機器學習研究人員。
- 實施AI驅動的自動化系統的開發者。
21 小時
客戶評論 (3)
培訓師很有耐心,也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
課程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機器翻譯
知識與實踐的良好結合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI for Enterprise Applications
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理論與實踐的結合,以及高層與底層視角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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