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課程簡介
代理式AI系統簡介
- 定義代理式AI及其能力
- 基於規則的AI與自主AI的關鍵區別
- 應用案例與行業應用
代理式AI系統架構
- 構建自主AI的框架與工具
- 設計具有目標驅動能力的AI代理
- 實現記憶、上下文感知與適應性
使用Python和API開發AI代理
- 使用OpenAI和DeepSeek API構建AI代理
- 將AI模型與外部數據源集成
- 處理API響應並優化代理交互
優化多代理協作
- 設計用於合作與競爭任務的AI代理
- 管理代理通信與任務分配
- 擴展多代理系統以應對實際應用
增強代理式AI的決策能力
- 強化學習與自我改進的AI代理
- 規劃、推理與長期目標執行
- 在自動化與人工監督之間取得平衡
代理式AI的安全性、倫理與合規
- 解決偏見並確保負責任的AI部署
- AI驅動決策的安全措施
- 自主AI系統的法規考量
代理式AI的未來趨勢
- AI自主性與自學習系統的進展
- 通過多模態學習擴展AI代理能力
- 爲下一代自主AI做準備
總結與下一步
最低要求
- 對AI和機器學習概念的基本理解
- 具備Python編程經驗
- 熟悉基於API的AI模型集成
受衆
- 開發自主AI系統的AI工程師
- 探索多智能體AI框架的ML研究人員
- 實現AI驅動自動化的開發者
14 時間:
客戶評論 (3)
知識與實踐的良好結合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI for Enterprise Applications
機器翻譯
理論與實踐的結合,以及高層與底層視角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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實務練習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
機器翻譯