Đề cương khóa học

Giới thiệu về Hệ thống AI Agentic

  • Định nghĩa AI agentic và khả năng của nó
  • Điểm khác biệt chính giữa AI dựa trên quy tắc và AI tự chủ
  • Trường hợp sử dụng và ứng dụng trong ngành công nghiệp

Kiến trúc Hệ thống AI Agentic

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

Phát triển Đại lý AI với Python và APIs

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

Tối ưu hóa Hợp tác đa đại lý

  • Thiết kế các đại lý AI cho công việc hợp tác và cạnh tranh
  • Quản lý giao tiếp của đại lý và phân công nhiệm vụ
  • Thang đo hệ thống đa đại lý cho ứng dụng thực tế

Nâng cao Quyết định trong AI Agentic

  • Học tăng cường và đại lý AI tự cải thiện
  • Lập kế hoạch, lập luận và thực hiện mục tiêu dài hạn
  • Bình quân hóa tự động với sự giám sát của con người

An toàn, Đạo đức và Tuân thủ trong AI Agentic

  • Địa chỉ các thiên lệch và đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm
  • Các biện pháp an ninh cho quyết định dựa trên AI
  • Xem xét quy định cho hệ thống AI tự chủ

Xu hướng Tương lai trong AI Agentic

  • Những tiến bộ trong khả năng tự chủ và hệ thống học tự động của AI
  • Mở rộng khả năng của đại lý AI với học đa mô thức
  • Chuẩn bị cho thế hệ tiếp theo của AI tự chủ

Tóm tắt và Các bước kế tiếp

Requirements

  • Hiểu cơ bản về các khái niệm của AI và học máy
  • Kinh nghiệm lập trình với Python
  • Quen thuộc với việc tích hợp mô hình AI dựa trên API

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư AI phát triển hệ thống tự chủ AI
  • Nhà nghiên cứu học máy khám phá các khung công nghệ đa đại lý AI
  • Nhà phát triển thực hiện tự động hóa dựa trên AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories