Đề cương khóa học

Giới thiệu về Agentic AI và Quyết định tự chủ

  • Agentic AI là gì?
  • Các thành phần chính của việc ra quyết định tự chủ
  • So sánh AI truyền thống và các tác nhân AI tự quản

Kiến trúc cho Tự động AI Agents

  • Hiểu về hệ thống đa tác nhân
  • Mô hình học tăng cường và ra quyết định
  • Thiết kế các tác nhân AI để có khả năng thích ứng và tự cải thiện

Triển khai AI tự động trong Business và Tự động hóa

  • Tích hợp các tác nhân AI vào quy trình làm việc của doanh nghiệp
  • Các nghiên cứu điển hình về tự động hóa quyết định được hỗ trợ bởi AI
  • Tối ưu hóa hiệu quả do AI thúc đẩy trong hoạt động kinh doanh

Lý luận và lập kế hoạch của tác nhân AI

  • Mô hình ra quyết định dựa trên kiến thức
  • Golý luận định hướng và lựa chọn hành động
  • Xử lý sự không chắc chắn trong AI tự động

Tối ưu hóa quy trình ra quyết định của AI

  • Mở rộng quy mô AI tự động cho các ứng dụng trong thế giới thực
  • Điều chỉnh hiệu suất AI cho các môi trường quyết định phức tạp
  • Giảm thiểu sự thiên vị và cải thiện kết quả do AI thúc đẩy

Các cân nhắc về an ninh, tuân thủ và đạo đức

  • Đảm bảo an toàn cho AI trong quá trình ra quyết định tự động
  • Khung pháp lý và tuân thủ
  • Thực hành tốt nhất để sử dụng AI có trách nhiệm

Tương lai của AI tự động và ra quyết định

  • Xu hướng trong các tác nhân AI tự học
  • Công nghệ mới nổi trong hệ thống quyết định tự động
  • Mở rộng Agentic AI ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Kinh nghiệm với tự động hóa do AI điều khiển
  • Sự quen thuộc với các mô hình học tăng cường và ra quyết định
  • Hiểu biết về kiến trúc tác nhân AI

Khán giả

  • Các nhà phát triển AI thiết kế hệ thống ra quyết định tự động
  • Các chuyên gia tự động hóa tích hợp các tác nhân AI vào quy trình làm việc
  • Business các nhà phân tích tối ưu hóa việc ra quyết định với AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories