课程大纲

Autonomous Agent 简介

  • 什么是自主代理?
  • 主要特性和功能
  • 跨行业的应用

代理设计的核心概念

  • 代理体系结构和类型
  • 了解代理环境
  • 多智慧体系统和交互

使用 Reinforcement Learning 构建 AI 代理

  • 强化学习 (RL) 概述
  • 为代理设计奖励系统
  • 使用 OpenAI Gym 的训练代理

开发实际应用程式

  • 使用自主代理创建推荐系统
  • 实现流程自动化的代理
  • 使用智慧体进行环境监测和感感

将代理集成到现有系统中

  • 与外部 API 通信
  • 在基于云的架构中嵌入代理
  • 确保与现有工具的相容性

应对挑战和道德考虑

  • 处理意外的代理行为
  • 确保公平和包容性
  • 遵守法律和道德标准

探索高级代理功能

  • 合并自然语言处理
  • 利用多代理协作
  • 利用 AI 增强决策能力

Autonomous Agent 的未来趋势

  • 代理设计中的新兴技术
  • 拓展不同行业的应用
  • 自动驾驶系统的机遇和挑战

总结和后续步骤

要求

  • 对机器学习概念的基本理解
  • 熟悉 Python 程式设计
  • 演算法设计和实施经验

观众

  • AI 开发人员
  • 数据科学家
  • 软体工程师
 21 小时

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