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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
客户评论 (1)
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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