Kursplan

Innføring i agentisk AI

  • Definere agentiske egenskaper i AI
  • Nøkkel forskjeller mellom tradisjonell og agentisk AI
  • Bruksområder for agentisk AI i forskjellige bransjer

Utvikling av målstyrt AI-agenter

  • Forstå autonom målsetting og prioritering
  • Implementering av forsterkende læring for selvforbedring
  • Fintuning av AI-agentopfering basert på tilbakemeldingsløkker

Samarbeid og koordinering mellom flere AI-agenter

  • Bygging av AI-agenter som samarbeider og kommuniserer
  • Oppgavedeling og rolletildeling i agentiske systemer
  • Reelle eksempler på teamarbeid mellom flere agenter

Tilpasningsdyktig AI-menneskeinteraksjon

  • Tilpassing av AI-svar basert på brukeratferd
  • Kontekstavhengighet og dynamisk beslutningsfaglighet
  • Designing av UX for intelligente og responsive AI-agenter

Innføring av agentisk AI i applikasjoner

  • Integrering av agentisk AI med APIs og tredjepartsverktøy
  • Sikring av skalerbarhet og effektivitet i AI-innføringer
  • Saksprøver på vellykket implementering av agentisk AI

Etiske overveielser og utfordringer

  • Balansering av autonomi med kontroll i AI-agenter
  • Håndtering av AI-biased og etiske bekymringer
  • Regulatoriske rammeverk for autonome AI-systemer

Fremtidige trender i agentisk AI

  • Oppstigende fremskritt i AI-autonomi
  • Utvidelse av agentiske evner med nye teknologier
  • Forutsigelser for AI-drevet automatisering og beslutningsfaglighet

Oppsummering og neste steg

Krav

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

Målgruppe

  • AI-utviklere som forbedrer autonome systemer
  • Automatiseringsingeniører som optimaliserer AI-styrte arbeidsflyter
  • UX-designere som forbedrer menneske-agent-interaksjoner
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories