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课程大纲
Agentic AI与自主决策简介
- 什么是Agentic AI?
- 自主决策的关键组件。
- 传统AI与自治AI代理的比较。
自主AI代理的架构
- 理解多代理系统。
- 强化学习与决策模型。
- 设计具有适应性和自我改进能力的AI代理。
在业务与自动化中实现自主AI
- 将AI代理集成到企业工作流中。
- AI驱动决策自动化的案例研究。
- 优化业务运营中的AI驱动效率。
AI代理推理与规划
- 基于知识的决策模型。
- 目标导向的推理与行动选择。
- 处理自主AI中的不确定性。
优化AI决策过程
- 为实际应用扩展自主AI。
- 针对复杂决策环境进行AI性能调优。
- 减少偏见并改善AI驱动结果。
安全性、合规性与伦理考量
- 确保自主决策中的AI安全性。
- 法规框架与合规性。
- 负责任使用AI的最佳实践。
自主AI与决策的未来
- 自学习AI代理的趋势。
- 自主决策系统中的新兴技术。
- Agentic AI在各行业的扩展应用。
总结与后续步骤
要求
- 具备AI驱动自动化的经验。
- 熟悉强化学习和决策模型。
- 了解AI代理架构。
目标受众
- 设计自主决策系统的AI开发者。
- 将AI代理集成到工作流中的自动化专家。
- 利用AI优化决策的业务分析师。
14 小时
客户评论 (1)
理论与实践的结合,以及高层与底层视角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
机器翻译