Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til Agentic AI systemer
- Definere Agentic AI og dens evner
- Viktige forskjeller mellom regelbasert AI og autonom AI
- Brukssaker og bransjeapplikasjoner
Arkitektering Agentic AI Systemer
- Rammer og verktøy for å bygge autonom AI
- Designe AI-agenter med måldrevne evner
- Implementering av hukommelse, kontekstbevissthet og tilpasningsevne
Utvikler AI Agents med Python og APIer
- Bygge AI-agenter ved å bruke OpenAI og DeepSeek APIer
- Integrering av AI-modeller med eksterne datakilder
- Håndtere API-svar og forbedre agentinteraksjoner
Optimalisering av multiagent Collaboration
- Designe AI-agenter for samarbeids- og konkurranseoppgaver
- Administrere agentkommunikasjon og oppgavedelegering
- Skalering av multiagentsystemer for applikasjoner i den virkelige verden
Forbedre beslutningstaking i Agentic AI
- Forsterkende læring og selvforbedrende AI-agenter
- Planlegging, resonnement og langsiktig målgjennomføring
- Balanserer automatisering med menneskelig tilsyn
Sikkerhet, etikk og overholdelse i Agentic AI
- Ta tak i skjevheter og sikre ansvarlig AI-distribusjon
- Sikkerhetstiltak for AI-drevet beslutningstaking
- Regulatoriske hensyn for autonome AI-systemer
Fremtidige trender i Agentic AI
- Fremskritt innen AI-autonomi og selvlærende systemer
- Utvide AI-agentkapasiteter med multimodal læring
- Forbereder for neste generasjon autonom AI
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av AI og maskinlæringskonsepter
- Erfaring med Python programmering
- Kjennskap til API-basert AI-modellintegrasjon
Publikum
- AI-ingeniører utvikler autonome AI-systemer
- ML-forskere som utforsker multiagent AI-rammeverk
- Utviklere som implementerer AI-drevet automatisering
14 timer
