Đề cương khóa học

Giới thiệu về Agentic AI

  • Xác định khả năng agentic trong AI
  • Sự khác biệt chính giữa các đại lý AI truyền thống và agentic
  • Trường hợp sử dụng của Agentic AI trong các ngành khác nhau

Phát triển Các Đại lý AI Mục tiêu

  • Hiểu về việc tự đặt mục tiêu và ưu tiên
  • Thực hiện học tăng cường cho sự cải thiện bản thân
  • Điều chỉnh hành vi của đại lý AI dựa trên vòng lặp phản hồi

Hợp tác và Phối hợp Đa Đại lý

  • Xây dựng các đại lý AI có thể hợp tác và giao tiếp
  • Phân công nhiệm vụ và phân công vai trò trong hệ thống agentic
  • Các ví dụ thực tế về teamwork đa đại lý

Tương tác AI-Người Thích ứng

  • Cá nhân hóa phản hồi AI dựa trên hành vi của người dùng
  • Nhận thức về bối cảnh và ra quyết định động
  • Thiết kế UX cho các đại lý AI thông minh và phản hồi

Triển khai Agentic AI trong Ứng dụng

  • Tích hợp Agentic AI với API và công cụ bên thứ ba
  • Đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu suất trong việc triển khai AI
  • Các trường hợp nghiên cứu về các triển khai Agentic AI thành công

Xem xét Đạo đức và Thách thức

  • Cân bằng tự chủ với kiểm soát trong các đại lý AI
  • Giải quyết sự thiên vị của AI và các vấn đề đạo đức
  • Khung pháp lý cho các hệ thống AI tự chủ

Xu hướng Tương lai trong Agentic AI

  • Tiến bộ mới nổi trong tự chủ AI
  • Mở rộng khả năng agentic với công nghệ mới
  • Dự đoán cho tự động hóa và ra quyết định dựa trên AI

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kiến thức cơ bản về đại lý AI và tự động hóa
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Hiểu biết về tích hợp AI dựa trên API

Đối tượng

  • Nhà phát triển AI nâng cao hệ thống tự động hóa
  • Kỹ sư tự động hóa tối ưu hóa quy trình dựa trên AI
  • Thiết kế UX cải thiện tương tác giữa người và đại lý
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan