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課程簡介

DeepSeek用於AI代理的介紹

  • DeepSeek模型概覽及其在自動化中的應用
  • 理解AI代理與自主系統
  • AI驅動自主性的關鍵挑戰

DeepSeek與AI代理的整合

  • 運用DeepSeek進行決策與自然語言處理
  • 將DeepSeek模型連線至AI代理架構
  • 最佳化自主系統中DeepSeek的效能

自主系統的強化學習

  • 強化學習概念介紹
  • 結合DeepSeek與強化學習訓練AI代理
  • 微調AI模型以實現持續學習

開發AI驅動的機器人與自動化系統

  • 運用DeepSeek進行機器人控制與自動化
  • 於OpenAI Gym和Gazebo中模擬AI驅動的自主性
  • 部署自主系統至實際應用情境

AI自主性的倫理與安全考量

  • 確保AI代理的行為符合倫理
  • 處理AI驅動決策中的偏差與公平性
  • 自治AI系統的監管框架

部署與擴展AI代理

  • 於雲端平台與邊緣裝置上部署AI代理
  • 擴展企業應用的AI驅動自動化
  • 監控與維護自主AI系統

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備Python程式設計能力
  • 理解機器學習基本概念
  • 熟悉AI模型部署與最佳化

對象

  • AI工程師
  • 機器人開發者
  • 自動化專家
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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