Kursplan

Forståelse av Antigravitys Agentarkitektur

  • Interne representasjoner og statemodeller
  • Lagrede oppførselskoordineringer
  • Handlingsgenereringsveier

Hukommelssystemer for Langsiktige Agenter

  • Kortsiktig vs. langsiktig hukommelsesoppføringer
  • Mønstre for vedvarende kunnskapslagring
  • Forebygging av hukommelseskorrupsjon og -forskyvning

Tilbakemeldingsløkker og Oppførselsskapning

  • Strategier for menneske-in-the-loop tilbakemelding
  • Styrkingsmekanismer og belønningsjusteringer
  • Selvevaluering og selvkorrigeringsteknikker

Læring Over Tid

  • Sporing av agentlæringsforløp
  • Detektering og mitigering av ferdighetsnedbruk
  • Tilpasset oppdatering basert på operativ kontekst

Kunnsesbasebygging og -bevaring

  • Bygging av strukturerte langsiktige kunnseskapsgrafter
  • Semantisk henting og hukommelsesindeksering
  • Bevaring av kunnsesrelevans og -friskhet

Agentinteraksjoner og Multi-Agentøkosystemer

  • Samarbeidende og konkurrerende oppføringer
  • Samlet hukommelse og delt state
  • Skalering av emergente mønstre over systemer

Utvikler Tilbakemeldingsintegrasjon

  • Gjennomgang og annotering av agentartefakter
  • Automatiserte evalueringspipelines
  • Inkludering av menneskelig vurdering i læringssjeklinger

Avansert Optimalisering og Framtidige Retninger

  • Ytelseoptimalisering for langsiktige oppgaver
  • Prediktiv modellering av agentutvikling
  • Arkitekturutviklingsretninger og forskningsfrontier

Oppsummering og Neste Skritt

Krav

  • Forståelse av autonome agentarkitekturer
  • Erfaring med store AI-systemer
  • Kjennskap til konsepter innenfor styrkinglæring

Målgruppe

  • Senior AI-ingeniører
  • Agentplattformarkitekter
  • R&D-teams
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier