Đề cương khóa học

Giới thiệu về Hệ thống AI Đại lý

  • Định nghĩa AI đại lý và các khả năng của nó
  • Sự khác biệt chính giữa AI dựa trên quy tắc và AI tự chủ
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong ngành công nghiệp

Kiến trúc Hệ thống AI Đại lý

  • Các framework và công cụ để xây dựng AI tự chủ
  • Thiết kế các đại lý AI có khả năng hướng mục tiêu
  • Triển khai bộ nhớ, nhận thức ngữ cảnh và khả năng thích ứng

Phát triển Đại lý AI bằng Python và API

  • Xây dựng đại lý AI sử dụng OpenAI và DeepSeek API
  • Tích hợp mô hình AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài
  • Xử lý phản hồi từ API và cải thiện tương tác của đại lý

Tối ưu hóa Hợp tác Đa Đại lý

  • Thiết kế các đại lý AI cho các nhiệm vụ hợp tác và cạnh tranh
  • Quản lý giao tiếp và phân công nhiệm vụ giữa các đại lý
  • Mở rộng hệ thống đa đại lý cho các ứng dụng thực tế

Nâng cao Quyết định trong AI Đại lý

  • Học củng cố và các đại lý AI tự cải thiện
  • Lập kế hoạch, suy luận và thực hiện mục tiêu dài hạn
  • Cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người

An ninh, Đạo đức và Tuân thủ trong AI Đại lý

  • Giải quyết định kiến và đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm
  • Các biện pháp an ninh cho việc ra quyết định dựa trên AI
  • Cân nhắc quy định cho các hệ thống AI tự chủ

Xu hướng Tương lai trong AI Đại lý

  • Tiến bộ về sự tự chủ của AI và các hệ thống tự học
  • Mở rộng khả năng của đại lý AI bằng học đa mô đun
  • Chuẩn bị cho thế hệ tiếp theo của AI tự chủ

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết cơ bản về AI và các khái niệm học máy
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Thuộc lòng cách tích hợp mô hình AI dựa trên API

Đối tượng

  • Kỹ sư AI phát triển các hệ thống AI tự chủ
  • Nhà nghiên cứu ML khám phá các framework AI đa đại lý
  • Lập trình viên triển khai tự động hóa được hỗ trợ bởi AI
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (3)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan