План на курса

Въведение в DeepSeek за AI агенти

  • Преглед на моделите DeepSeek и техните приложения в автоматизацията.
  • Разбиране на AI агентите и автономните системи.
  • Основни предизвикателства в автономността, водена от AI.

Интегриране на DeepSeek с AI агенти

  • Използване на DeepSeek за взимане на решения и обработка на естествен език.
  • Съединяване на моделите DeepSeek с рамки на AI агенти.
  • Оптимизиране на производителността на DeepSeek в автономните системи.

Укрепване на обучението за автономни системи

  • Въведение в концепциите за укрепено обучение.
  • Обучение на AI агенти с DeepSeek и укрепено обучение.
  • Поднастройка на AI модели за непрекъснато обучение.

Разработване на роботика и автоматизация с използване на AI

  • Използване на DeepSeek за управление на роботика и автоматизация.
  • Симулиране на автономност, водена от AI, в OpenAI Gym и Gazebo.
  • Разработване на автономни системи в реални приложения.

Етични и сигурностни разсъждения в автономността на AI

  • Осигуряване на етично поведение на AI в автономните агенти.
  • Обработка на предразсъдъци и справедливост в решените от AI процеси.
  • Регулаторни рамки за автономни AI системи.

Разработване и масово разпространение на AI агенти

  • Разработване на AI агенти на облачни платформи и устройства с периферно изчисление.
  • Масово разпространение на автоматизацията, водена от AI, за корпоративни приложения.
  • Наблюдение и поддържане на автономни AI системи.

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Умения в програмиране с Python
  • Разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Запознаване с развораждането и оптимизирането на модели на изкуствен интелект

Целева аудитория

  • Инженери по изкуствен интелект
  • Разработчици на роботи
  • Специалисти по автоматизация
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории