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:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類