Kursplan

Introduksjon til Agentic AI

  • Definere agentegenskaper i AI
  • Viktige forskjeller mellom tradisjonelle og agentiske AI-agenter
  • Bruk tilfeller av agent AI i ulike bransjer

Utvikler Goal-Driven AI Agents

  • Forstå autonom målsetting og prioritering
  • Implementere forsterkende læring for selvforbedring
  • Finjustere AI-agentatferd basert på tilbakemeldingsløkker

Multiagent Collaboration og koordinering

  • Bygge AI-agenter som samarbeider og kommuniserer
  • Oppgavedelegering og rolletildeling i agentsystemer
  • Eksempler fra den virkelige verden på teamarbeid med flere agenter

Adaptiv AI-menneskelig interaksjon

  • Tilpasse AI-svar basert på brukeratferd
  • Kontekstbevissthet og dynamisk beslutningstaking
  • Utforming av UX for intelligente og responsive AI-agenter

Distribuerer Agentic AI i applikasjoner

  • Integrering av agent AI med APIer og tredjepartsverktøy
  • Sikre skalerbarhet og effektivitet i AI-implementeringer
  • Kasusstudier om vellykkede implementeringer av agent AI

Etiske betraktninger og utfordringer

  • Balanserer autonomi med kontroll i AI-agenter
  • Ta opp AI-skjevheter og etiske bekymringer
  • Regulatoriske rammer for autonome AI-systemer

Fremtidige trender i Agentic AI

  • Nye fremskritt innen AI-autonomi
  • Utvide agentkapasiteter med ny teknologi
  • Spådommer for AI-drevet automatisering og beslutningstaking

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende kunnskap om AI-agenter og automatisering
  • Erfaring med Python programmering
  • Forståelse av API-baserte AI-integrasjoner

Publikum

  • AI-utviklere som forbedrer autonome systemer
  • Automatiseringsingeniører optimaliserer AI-drevne arbeidsflyter
  • UX-designere forbedrer interaksjoner mellom mennesker og agenter
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories