Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Hệ thống Agentic AI
- Định nghĩa Agentic AI và khả năng của nó
- Sự khác biệt chính giữa AI dựa trên quy tắc và AI tự động
- Các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong ngành
Kiến trúc hệ thống Agentic AI
- Khung và công cụ để xây dựng AI tự động
- Thiết kế các tác nhân AI có khả năng hướng đến mục tiêu
- Triển khai trí nhớ, nhận thức ngữ cảnh và khả năng thích ứng
Phát triển AI Agents với Python và API
- Xây dựng các tác nhân AI bằng cách sử dụng API OpenAI và DeepSeek
- Tích hợp các mô hình AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài
- Xử lý phản hồi API và cải thiện tương tác của tác nhân
Tối ưu hóa đa tác nhân Collaboration
- Thiết kế các tác nhân AI cho các nhiệm vụ hợp tác và cạnh tranh
- Quản lý giao tiếp của đại lý và phân công nhiệm vụ
- Mở rộng hệ thống đa tác nhân cho các ứng dụng thực tế
Nâng cao khả năng ra quyết định trong Agentic AI
- Học tăng cường và các tác nhân AI tự cải thiện
- Lập kế hoạch, lý luận và thực hiện mục tiêu dài hạn
- Cân bằng giữa tự động hóa và giám sát của con người
Bảo mật, Đạo đức và Tuân thủ trong Agentic AI
- Giải quyết các thành kiến và đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm
- Các biện pháp bảo mật cho việc ra quyết định dựa trên AI
- Những cân nhắc về mặt quy định đối với hệ thống AI tự động
Xu hướng tương lai trong Agentic AI
- Những tiến bộ trong hệ thống tự chủ và tự học của AI
- Mở rộng khả năng của tác nhân AI với học tập đa phương thức
- Chuẩn bị cho thế hệ AI tự động tiếp theo
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết cơ bản về AI và các khái niệm học máy
- Kinh nghiệm với Python lập trình
- Quen thuộc với tích hợp mô hình AI dựa trên API
Khán giả
- Các kỹ sư AI đang phát triển các hệ thống AI tự động
- Các nhà nghiên cứu ML đang khám phá các khuôn khổ AI đa tác nhân
- Các nhà phát triển triển khai tự động hóa hỗ trợ AI
14 Hours
