Kursplan

Introduksjon til Agens AI

  • Definisjon av agenskapsevner i AI
  • Hovedskillinger mellom tradisjonelle og agens AI-agenter
  • Bruksområder for agens AI i ulike industrier

Utvikling av målstyrte AI-agenter

  • Forståelse av selvstendig målstilling og prioritering
  • Implementering av reinforsement learning for selvforskynende oppførsel
  • Feilretting AI-agenters oppførsel basert på tilbakemeldingsløkker

Samarbeid og koordinering mellom flere agenter

  • Oppbygging av AI-agenter som samarbeider og kommuniserer
  • Oppdragsgivning og rollefordeling i agenssystemer
  • Eksempler på virkelige teamarbeid mellom flere agenter

Tilpasningsdyktig AI-menneske-interaksjon

  • Personalisering av AI-respons basert på brukeropførsel
  • Kontekstbevissthet og dynamisk beslutningstaking
  • Designing UX for intelligente og responsiv AI-agenter

Dyrking av agens AI i applikasjoner

  • Integrering av agens AI med APIs og tredjepartsverktøy
  • Sikring av skalerbarhet og effektivitet i AI-dyrkninger
  • Case studies på suksessfulle agens AI-implementeringer

Etiske overvejingar og utfordringer

  • Balans mellom autonomi og kontroll i AI-agenter
  • Behandling av AI-forvrængninger og etiske spørsmål
  • Regulatoriske rammer for autonome AI-systemer

Fremtidstrender i Agens AI

  • Nyttige fremgangsmåter innenfor AI-autonomi
  • Utvidelse av agenskapsevner med nye teknologier
  • Prediksjoner for AI-drevet automatisering og beslutningstaking

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om AI-agenter og automatisering
  • Erfaring med Python-programmering
  • Forståelse av API-basert AI-integrering

Målgruppe

  • AI-utviklere som forbedrer autonome systemer
  • Automatiseringsteknikere som optimerer AI-drevne arbeidsflytter
  • UX-designere som forbedrer menneske-agent-interaksjoner
 14 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier