Kursplan

Introduksjon til autonome agenter

  • Hva er autonome agenter?
  • Nøkkelegenskaper og funksjoner
  • Applikasjoner på tvers av bransjer

Kjernekonsepter for agentdesign

  • Agentarkitekturer og typer
  • Forstå agentmiljøer
  • Multi-agent systemer og interaksjoner

Bygge AI-agenter med Reinforcement Learning

  • Oversikt over forsterkende læring (RL)
  • Designe belønningssystemer for agenter
  • Treningsagenter som bruker OpenAI Gym

Utvikle praktiske applikasjoner

  • Opprette anbefalingssystemer med autonome agenter
  • Implementerende agenter for prosessautomatisering
  • Bruke midler for miljøovervåking og sensing

Integrering av agenter i eksisterende systemer

  • Kommunikasjon med eksterne APIer
  • Innbygging av agenter i skybaserte arkitekturer
  • Sikre kompatibilitet med eksisterende verktøy

Ta tak i utfordringer og etiske hensyn

  • Håndtere uventet agentadferd
  • Sikre rettferdighet og inkludering
  • Overholdelse av juridiske og etiske standarder

Utforsker avanserte agentfunksjoner

  • Inkorporerer naturlig språkbehandling
  • Utnytte samarbeid med flere agenter
  • Forbedre beslutningstaking med AI

Fremtidige trender innen autonome agenter

  • Nye teknologier innen agentdesign
  • Utvide bruksområder i ulike bransjer
  • Muligheter og utfordringer i autonome systemer

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
  • Kjennskap til Python programmering
  • Erfaring med algoritmedesign og implementering

Publikum

  • AI-utviklere
  • Dataforskere
  • Programvareingeniører
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories