План на курса

Въведение в Agentic AI

  • Дефиниране на агентни способности в AI
  • Ключови разлики между традиционните и агентните AI агенти
  • Случаи на използване на агентен AI в различни индустрии

Разработване на Goal-Driven AI Agents

  • Разбиране на автономното поставяне на цели и приоритизиране
  • Прилагане на обучение за засилване за самоусъвършенстване
  • Фина настройка на поведението на AI агента въз основа на вериги за обратна връзка

Мултиагент Collaboration и координация

  • Изграждане на AI агенти, които си сътрудничат и комуникират
  • Делегиране на задачи и присвояване на роли в агентни системи
  • Примери от реалния свят за многоагентна екипна работа

Адаптивно взаимодействие AI-човек

  • Персонализиране на отговорите на AI въз основа на поведението на потребителя
  • Осъзнаване на контекста и динамично вземане на решения
  • Проектиране на UX за интелигентни и отзивчиви AI агенти

Разполагане Agentic AI в приложения

  • Интегриране на агентен AI с API и инструменти на трети страни
  • Осигуряване на мащабируемост и ефективност при внедряването на AI
  • Казуси от успешни агентни реализации на AI

Етични съображения и предизвикателства

  • Балансиране на автономия с контрол в AI агенти
  • Справяне с пристрастията и етичните проблеми, свързани с ИИ
  • Регулаторни рамки за автономни AI системи

Бъдещи тенденции в Agentic AI

  • Нововъзникващи подобрения в автономията на AI
  • Разширяване на агентските възможности с нови технологии
  • Прогнози за управлявана от AI автоматизация и вземане на решения

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни познания за AI агенти и автоматизация
  • Опит с Python програмиране
  • Разбиране на API-базирани AI интеграции

Публика

  • Разработчици на AI, подобряващи автономните системи
  • Инженери по автоматизация, оптимизиращи работни процеси, управлявани от AI
  • UX дизайнери, подобряващи взаимодействията човек-агент
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории