- Podstawowe zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Znajomość integracji modeli AI opartych na API
Odbiorcy
- Inżynierowie AI rozwijający autonomiczne systemy AI
- Badacze ML badający wieloagentowe frameworki sztucznej inteligencji
- Programiści wdrażający automatyzację opartą na sztucznej inteligencji
Systemy Agentic AI są zdolne do autonomicznego podejmowania decyzji, samodoskonalenia i współpracy z wieloma agentami.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów AI, badaczy ML i programistów, którzy chcą budować i wdrażać systemy Agentic AI w rzeczywistych aplikacjach.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawowe zasady systemów Agentic AI.
- Wdrożyć agentów AI zdolnych do autonomicznego rozumowania i działania.
- Zintegrować Agentic AI z interfejsami API i usługami innych firm.
- Zoptymalizować interakcje wielu agentów dla złożonych zadań.
- Rozwiązywanie wyzwań etycznych, bezpieczeństwa i skalowalności w Agentic AI.
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 systemów Agentic AI
- Definiowanie Agentic AI i jego możliwości
- Kluczowe różnice między sztuczną inteligencją opartą na regułach a autonomiczną sztuczną inteligencją
- Przypadki użycia i aplikacje branżowe
Architektura systemów Agentic AI
- Ramy i narzędzia do tworzenia autonomicznej sztucznej inteligencji
- Projektowanie agentów AI z możliwościami ukierunkowanymi na cel
- Wdrażanie pamięci, świadomości kontekstu i zdolności adaptacyjnych
Rozwijanie AI Agents za pomocą Python i interfejsów API
- Tworzenie agentów AI przy użyciu interfejsów API OpenAI i DeepSeek
- Integracja modeli AI z zewnętrznymi źródłami danych
- Obsługa odpowiedzi API i ulepszanie interakcji agentów
Optymalizacja Multi-Agentów Collaboration
- Projektowanie agentów AI do zadań kooperacyjnych i konkurencyjnych
- Zarządzanie komunikacją agentów i delegowanie zadań
- Skalowanie systemów wieloagentowych do rzeczywistych zastosowań
Usprawnianie podejmowania decyzji w Agentic AI
- Uczenie się ze wzmocnieniem i samodoskonalący się agenci AI
- Planowanie, rozumowanie i realizacja długoterminowych celów
- Równoważenie automatyzacji z ludzkim nadzorem
Bezpieczeństwo, etyka i zgodność z przepisami w Agentic AI
- Przeciwdziałanie uprzedzeniom i odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji
- Środki bezpieczeństwa dla podejmowania decyzji opartych na sztucznej inteligencji
- Kwestie regulacyjne dotyczące autonomicznych systemów sztucznej inteligencji
Przyszłe trendy w Agentic AI
- Postępy w autonomii sztucznej inteligencji i systemach samouczących się
- Rozszerzanie możliwości agentów AI dzięki multimodalnemu uczeniu się
- Przygotowania do następnej generacji autonomicznej sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Qatar - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Egypt - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Saudi Arabia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
South Africa - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Brasil - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Canada - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
中国 - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
香港 - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
澳門 - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
台灣 - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
USA - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Österreich - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Schweiz - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Deutschland - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Czech Republic - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Denmark - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Estonia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Finland - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Greece - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Magyarország - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Ireland - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Luxembourg - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Latvia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
España - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Italia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Lithuania - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Nederland - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Norway - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Portugal - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
România - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Sverige - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Türkiye - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Malta - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Belgique - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
France - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
日本 - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Australia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Malaysia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
New Zealand - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Philippines - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Singapore - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Thailand - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Vietnam - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
India - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Argentina - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Chile - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Costa Rica - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Ecuador - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Guatemala - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Colombia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
México - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Panama - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Peru - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Uruguay - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Venezuela - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Polska - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
United Kingdom - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
South Korea - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Pakistan - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Sri Lanka - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Bulgaria - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Bolivia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Indonesia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Kazakhstan - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Moldova - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Morocco - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Tunisia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Kuwait - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Oman - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Slovakia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Kenya - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Nigeria - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Botswana - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Slovenia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Croatia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Serbia - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Bhutan - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Nepal - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice
Uzbekistan - Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice