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課程簡介
Autonomous Agent 簡介
- 什麼是自主代理?
- 主要特性和功能
- 跨行業的應用
代理設計的核心概念
- 代理體系結構和類型
- 瞭解代理環境
- 多智慧體系統和交互
使用 Reinforcement Learning 構建 AI 代理
- 強化學習 (RL) 概述
- 為代理設計獎勵系統
- 使用 OpenAI Gym 的訓練代理
開發實際應用程式
- 使用自主代理創建推薦系統
- 實現流程自動化的代理
- 使用智慧體進行環境監測和感感
將代理集成到現有系統中
- 與外部 API 通信
- 在基於雲的架構中嵌入代理
- 確保與現有工具的相容性
應對挑戰和道德考慮
- 處理意外的代理行為
- 確保公平和包容性
- 遵守法律和道德標準
探索高級代理功能
- 合併自然語言處理
- 利用多代理協作
- 利用 AI 增強決策能力
Autonomous Agent 的未來趨勢
- 代理設計中的新興技術
- 拓展不同行業的應用
- 自動駕駛系統的機遇和挑戰
總結和後續步驟
最低要求
- 對機器學習概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式設計
- 演算法設計和實施經驗
觀眾
- AI 開發人員
- 數據科學家
- 軟體工程師
21 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
機器翻譯