课程大纲

Agentic AI 与自主决策简介

  • 什么是 Agentic AI?
  • 自主决策的关键组成部分
  • 传统 AI 与自治 AI 代理的比较

自主 AI Agents 的架构

  • 理解多代理系统
  • 强化学习与决策模型
  • 设计具备适应性与自我改进能力的 AI 代理

在 Business 与自动化中实现自主 AI

  • 将 AI 代理整合到企业工作流程中
  • AI 驱动决策自动化的案例研究
  • 优化 AI 驱动的业务运营效率

AI 代理的推理与规划

  • 基于知识的决策模型
  • Go 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

  • 将自主 AI 扩展至实际应用
  • 针对复杂决策环境的 AI 性能调优
  • 减少偏见并改善 AI 驱动的结果

安全性、合规性与伦理考量

  • 确保自主决策中的 AI 安全性
  • 监管框架与合规性
  • 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 在各行业中的应用扩展

总结与下一步

要求

  • 具备AI驱动自动化的经验
  • 熟悉强化学习与决策模型
  • 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代理整合到工作流程中的自动化专家
  • Business 使用AI优化决策的分析师
 14 小时

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