Kursplan

Introduksjon til agensbaserede AI-systemer

  • Definisjon av agensbaseret AI og dets evner
  • Hovedskillinger mellom regelbasert AI og selvstendig AI
  • Bruksområder og bransjeapplikasjoner

Arkitektur for agensbaserede AI-systemer

  • Rammer og verktøy for å bygge selvstendig AI
  • Design av AI-agenter med målbaserte evner
  • Implementering av hukommelse, situasjonsbevissthet og tilpasningsevne

Utvikling av AI-agenter med Python og API-er

  • Bygging av AI-agenter ved hjelp av OpenAI og DeepSeek API-er
  • Integrering av AI-modeller med eksterne datasørker
  • Behandling av API-svar og forbedring av agent-interaksjoner

Optimalisering av multi-agent-samarbeid

  • Design av AI-agenter for kooperative og konkurrerende oppgaver
  • Styring av agent-kommunikasjon og oppgavedelegering
  • Skalering av multi-agent-systemer for virkelige applikasjoner

Forbedring av beslutningsprosesser i agensbaserede AI

  • Reinforcement learning og selvforbedrende AI-agenter
  • Planlegging, resonnement og utførelse av lange siktige mål
  • Balansering mellom automatisering og menneskelig overvåking

Sikkerhet, etikk og regulering i agensbaserede AI

  • Behandling av fordommer og sikring av ansvarlig AI-distribusjon
  • Sikkerhetsforanstaltninger for AI-drevne beslutningsprosesser
  • Regulatoriske overvegelser for selvstendige AI-systemer

Fremtidstrender i agensbaserede AI

  • Forbedringer i AI-autonomi og selvlærings-systemer
  • Utvidelse av AI-agent-evner med multimodal læring
  • Forberedelse for det neste generasjonens selvstendige AI

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • Grunnleggende forståelse av AI- og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python-programmering
  • Kjenner seg trygg 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
 14 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (3)

Kommende kurs

Relaterte kategorier