DeepSeek for Advanced AI Agents and Autonomous Systems

• Biegłość w programowaniu Python
• Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
• Znajomość wdrażania i optymalizacji modeli AI

Publiczność

• Inżynierowie AI
• Deweloperzy Robotics
• Specjaliści ds. automatyzacji

DeepSeek to potężny model sztucznej inteligencji, który można zintegrować z autonomicznymi agentami w celu zaawansowanego podejmowania decyzji, uczenia się ze wzmocnieniem i wdrażania w świecie rzeczywistym.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów robotyki i specjalistów automatyki, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do tworzenia inteligentnych agentów AI i systemów autonomicznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli sztucznej inteligencji DeepSeek.
• Zintegrować DeepSeek z agentami AI w celu podejmowania decyzji i automatyzacji.
• Zastosować techniki uczenia ze wzmocnieniem do szkolenia systemów autonomicznych.
• Wdrożyć autonomicznych agentów opartych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych środowiskach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do DeepSeek dla AI Agents

• Przegląd modeli DeepSeek i ich zastosowań w automatyce.
• Zrozumienie agentów AI i systemów autonomicznych.
• Kluczowe wyzwania w autonomii opartej na sztucznej inteligencji.

Integracja DeepSeek z AI Agents

• Wykorzystanie DeepSeek do podejmowania decyzji i przetwarzania języka naturalnego.
• Łączenie modeli DeepSeek ze strukturami agentów AI.
• Optymalizacja wydajności DeepSeek w systemach autonomicznych.

Reinforcement Learning dla systemów autonomicznych

• Wprowadzenie do koncepcji uczenia ze wzmocnieniem.
• Szkolenie agentów AI za pomocą DeepSeek i uczenia się ze wzmocnieniem.
• Dostrajanie modeli sztucznej inteligencji do ciągłego uczenia się.

Rozwijanie Robotics i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji

• Wykorzystanie DeepSeek do kontroli i automatyzacji robotyki.
• Symulowanie autonomii opartej na sztucznej inteligencji w OpenAI Gym i Gazebo.
• Wdrażanie systemów autonomicznych w rzeczywistych aplikacjach.

Kwestie etyki i bezpieczeństwa w autonomicznej sztucznej inteligencji

• Zapewnienie etycznego zachowania sztucznej inteligencji u autonomicznych agentów.
• Radzenie sobie ze stronniczością i uczciwością w podejmowaniu decyzji opartych na sztucznej inteligencji.
• Ramy regulacyjne dla autonomicznych systemów SI.

Wdrażanie i skalowanie AI Agents

• Wdrażanie agentów AI na platformach chmurowych i urządzeniach brzegowych.
• Skalowanie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla aplikacji korporacyjnych.
• Monitorowanie i utrzymywanie autonomicznych systemów SI.

Podsumowanie i kolejne kroki