Kursplan

Introduksjon til Agentbaserte AI-systemer

  • Definisjon av agentbasert AI og dets kapasiteter
  • Hovedskillinger mellom regelbasert AI og selvstendig AI
  • Bruksområder og industri-applikasjoner

Arkitektur for Agentbaserte AI-systemer

  • Rammer og verktøy for å bygge selvstendig AI
  • Design av AI-agenter med målrettet kapasitet
  • Implementering av minne, kontekstbevissthet og tilpasningsdyktighet

Utvikling av AI-agenter med Python og APIer

  • Bygging av AI-agenter
  • Integrasjon av AI-modeller med eksterne datakilder
  • Behandling av API-respons og forbedring av agent-interaksjoner

Optimalisering av Multi-agent-samarbeid

  • Design av AI-agenter for samarbeids- og konkurransedrivne oppgaver
  • Administrasjon av agent-kommunikasjon og oppgavedelegering
  • Skalering av multi-agent-systemer for reelle applikasjoner

Forbedring av Beslutningsprosesser i Agentbasert AI

  • Reinforsement learning og selvforbedrende AI-agenter
  • Planlegging, resonnering og utførelse av lange termmål
  • Balans mellom automatisering og menneskelig overvåking

Sikkerhet, Etikk og Overholdelse i Agentbasert AI

  • Håndtering av fordommer og sikring av ansvarlig AI-distribusjon
  • Sikkerhetsforhold ved AI-drevet beslutningsprosesser
  • Regulatoriske overvegelser for selvstendige AI-systemer

Fremtidstrender i Agentbasert AI

  • Framsteg i AI-automatisme og selvlæringsystemer
  • Utdypning av AI-agentkapasiteter med multimodal læring
  • Forberedelse for den neste generasjonen av selvstendig AI

Oppsummering og Neste Skritt

Krav

  • Grunnleggende forståelse av AI og maskinlæringkonsepter
  • Erfaring med Python-programmering
  • Familiaritet med API-basert AI-modellintegrasjon

Målgruppe

  • AI-ingeniører som utvikler selvstendige AI-systemer
  • ML-forskere som utforsker multi-agent AI-rammeverk
  • Utviklere som implementerer AI-drevet automatisering
 21 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (2)

Kommende kurs

Relaterte kategorier