Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
Nền tảng của các tác nhân tự động
- Các khái niệm cốt lõi đằng sau AI tác nhân
- Các loại khung tác nhân tự động
- Các hướng nghiên cứu mới nổi
Giải mã BabyAGI
- Logic tạo tác vụ và ưu tiên hóa
- Vòng lặp thực thi và cấu trúc bộ nhớ
- Điểm mạnh và hạn chế của thiết kế BabyAGI
So sánh BabyAGI với các tác nhân khác
- Các tác nhân và lập trình viên tác vụ dựa trên LLM
- Các khung điều phối đa tác nhân
- Mô hình tác nhân phản ứng so với mô hình suy luận
Đánh giá sự tự chủ và kiểm soát
- Các cấp độ tự chủ trong các hệ thống AI
- Mô hình con người trong vòng lặp và giám sát
- Các chế độ lỗi và yếu tố rủi ro
Ứng dụng thực tế và các trường hợp sử dụng
- Tự động hóa nghiên cứu
- Các luồng công việc tri thức doanh nghiệp
- Các tác vụ khám phá và suy luận tự động
Đo chuẩn và đánh giá hiệu suất
- Tiêu chí đánh giá các tác nhân tự động
- Kiểm thử chịu tải và phân tích hành vi
- Các phương pháp đánh giá so sánh
Thiết kế và triển khai các hệ thống tác nhân
- Các yếu tố cân nhắc về kiến trúc
- Tích hợp với công cụ tổ chức
- Khả năng mở rộng và quản lý vận hành
Hướng phát triển tương lai trong tự chủ AI
- Sự tiến hóa của các khung tác nhân
- Khả năng đột phá và các ràng buộc
- Ý nghĩa chiến lược đối với nghiên cứu và ngành công nghiệp
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm AI nâng cao
- Kinh nghiệm làm việc với các luồng công việc học máy
- Quen thuộc với kiến trúc tác nhân tự động
Đối tượng
- Nhà nghiên cứu AI
- Người lãnh đạo đổi mới sáng tạo
- Chuyên gia chiến lược AI
