Đề cương khóa học

Giới thiệu về Tác nhân Tự động

  • Tác nhân tự động là gì?
  • Các đặc điểm và chức năng chính
  • Ứng dụng trên nhiều ngành công nghiệp

Các Khái niệm Cốt lõi về Thiết kế Tác nhân

  • Kiến trúc và loại tác nhân
  • Hiểu về môi trường tác nhân
  • Hệ thống đa tác nhân và tương tác

Xây dựng AI Agents với Reinforcement Learning

  • Tổng quan về học tăng cường (RL)
  • Thiết kế hệ thống phần thưởng cho tác nhân
  • Huấn luyện tác nhân bằng OpenAI Gym

Phát triển các Ứng dụng Thực tế

  • Tạo hệ thống đề xuất với tác nhân tự động
  • Triển khai tác nhân để tự động hóa quy trình
  • Sử dụng tác nhân để giám sát và cảm nhận môi trường

Tích hợp Tác nhân vào Hệ thống Hiện có

  • Giao tiếp với API bên ngoài
  • Nhúng tác nhân trong kiến trúc dựa trên đám mây
  • Đảm bảo khả năng tương thích với các công cụ hiện có

Giải quyết Thách thức và Các Vấn đề Đạo đức

  • Xử lý hành vi không mong muốn của tác nhân
  • Đảm bảo tính công bằng và hòa nhập
  • Tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức

Khám phá Các Khả năng Nâng cao của Tác nhân

  • Kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Tận dụng sự hợp tác đa tác nhân
  • Nâng cao khả năng ra quyết định với AI

Xu hướng Tương lai trong Tác nhân Tự động

  • Các công nghệ mới nổi trong thiết kế tác nhân
  • Mở rộng ứng dụng trong các ngành công nghiệp đa dạng
  • Cơ hội và thách thức trong hệ thống tự động

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy
  • Làm quen với lập trình Python
  • Có kinh nghiệm thiết kế và triển khai thuật toán

Đối tượng

  • Nhà phát triển AI
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư phần mềm
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories