План на курса

Въведение в автономните агенти

  • Какво представляват автономните агенти?
  • Основни характеристики и функционалности
  • Приложения в различни индустрии

Основни концепции на агентния дизайн

  • Агентни архитектури и типове
  • Разбиране на агентските среди
  • Мултиагентни системи и взаимодействия

Изграждане на AI агенти с Reinforcement Learning

  • Преглед на ученето с подсилване (RL)
  • Проектиране на системи за възнаграждение за агенти
  • Обучаващи агенти, използващи OpenAI Фитнес зала

Разработване на практически приложения

  • Създаване на системи за препоръки с автономни агенти
  • Внедряване на агенти за автоматизация на процеси
  • Използване на агенти за мониторинг и наблюдение на околната среда

Интегриране на агенти в съществуващи системи

  • Комуникация с външни API
  • Вграждане на агенти в облачно базирани архитектури
  • Осигуряване на съвместимост със съществуващите инструменти

Справяне с предизвикателствата и етичните съображения

  • Справяне с неочаквано поведение на агент
  • Осигуряване на справедливост и приобщаване
  • Спазване на правните и етични стандарти

Проучване на разширените възможности на агента

  • Включване на обработка на естествен език
  • Използване на мултиагентно сътрудничество
  • Подобряване на вземането на решения с AI

Бъдещи тенденции в автономните агенти

  • Нововъзникващи технологии в дизайна на агенти
  • Разширяване на приложенията в различни индустрии
  • Възможности и предизвикателства в автономните системи

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Познаване на Python програмиране
  • Опит с проектиране и внедряване на алгоритми

Публика

  • AI разработчици
  • Учени по данни
  • Софтуерни инженери
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории