Kursplan

Introduksjon til Agentic AI Systemer

  • Definering av Agentic AI og dens evner
  • Hovedforskjellene mellom regelbasert AI og autonom AI
  • Bruksområder og bransjeapplikasjoner

Utforming av Agentic AI Systemer

  • Rammeverk og verktøy for å bygge autonom AI
  • Design av AI-agenter med målstyrt funksjonalitet
  • Implementering av hukommelse, kontekstbevissthet og tilpasningsevne

Utvikling av AI-agenter med Python og APIs

  • Bygging av AI-agenter ved bruk av OpenAI og DeepSeek APIs
  • Integrering av AI-modeller med eksterne datasøker
  • Håndtering av API-svar og forbedring av agent-interaksjoner

Optimalisering av Multi-Agent Samarbeid

  • Design av AI-agenter for samarbeids- og konkurranseoppdrag
  • Håndtering av agentkommunikasjon og oppgaveskifte
  • Skalering av multi-agent systemer for virkelige applikasjoner

Forbedring av Beslutningsprosesser i Agentic AI

  • Forsterkende læring og selvforbedrende AI-agenter
  • Planlegging, resonnering og utførsel av langtidsmål
  • Balansering automatisering med menneskelig tilsyn

Sikkerhet, Etikk og Overholdelse i Agentic AI

  • Håndtering av fordommer og sikring av ansvarsfull AI-innføring
  • Sikkerhetsforanstaltninger for AI-drevne beslutningsprosesser
  • Regulatoriske overveielser for autonome AI-systemer

Fremtidige Trender i Agentic AI

  • Fremskritt i AI-autonomi og selvlærende systemer
  • Utretting av AI-agenters evner med multimodal læring
  • Forberedelse på neste generasjon av autonom AI

Sammendrag og Neste Skritt

Krav

  • Grunnleggende forståelse av AI og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python-programmering
  • Kjennskap med integrering av API-baserte AI-modeller

Målgruppe

  • AI-ingeniører som utvikler autonome AI-systemer
  • ML-forskere som utforsker fleragent AI-rammeverk
  • Utviklere som implementerer AI-drevet automatisering
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories