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与自治理AI代理的对比

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施自主AI

  • 将AI代理集成到企业工作流程中
  • AI驱动的决策自动化案例研究
  • 优化业务运营中的AI驱动效率

AI代理的推理与规划

  • 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决策流程

  • 为实际应用扩展自主AI
  • 为复杂决策环境调整AI性能
  • 减少偏见并改善AI驱动结果

安全性、合规性与伦理考虑

  • 确保自主决策中的AI安全性
  • 法规框架与合规性
  • 负责任AI使用的最佳实践

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
  • 在各个行业中扩展Agentic AI应用

总结与下一步

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

受众

  • 设计自主决策系统的AI开发者
  • 将AI代理集成到工作流程中的自动化专家
  • 使用AI优化决策的业务分析师
 14 小时

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