Struttura del corso

Introduzione a Agentic AI e al processo decisionale autonomo

  • Che cosa è Agentic AI?
  • Componenti chiave del processo decisionale autonomo
  • Confronto tra l'intelligenza artificiale tradizionale e gli agenti di intelligenza artificiale autogovernati

Architetture per l'autonomia AI Agents

  • Comprensione dei sistemi multi-agente
  • Modelli di apprendimento per rinforzo e di processo decisionale
  • Progettazione di agenti AI per adattabilità e auto-miglioramento

Implementazione dell'intelligenza artificiale autonoma in Business e automazione

  • Integrazione degli agenti AI nei flussi di lavoro aziendali
  • Casi di studio sull'automazione delle decisioni basata sull'intelligenza artificiale
  • Ottimizzazione dell'efficienza basata sull'intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali

Ragionamento e pianificazione dell'agente AI

  • Modelli decisionali basati sulla conoscenza
  • GoRagionamento orientato all'azione e selezione dell'azione
  • Gestire l'incertezza nell'intelligenza artificiale autonoma

Ottimizzazione dei processi decisionali dell'intelligenza artificiale

  • Scalabilità dell'intelligenza artificiale autonoma per applicazioni nel mondo reale
  • Ottimizzazione delle prestazioni dell'intelligenza artificiale per ambienti decisionali complessi
  • Ridurre al minimo i pregiudizi e migliorare i risultati basati sull'intelligenza artificiale

Sicurezza, conformità e considerazioni etiche

  • Garantire la sicurezza dell'intelligenza artificiale nel processo decisionale autonomo
  • Quadri normativi e conformità
  • Le migliori pratiche per un uso responsabile dell'intelligenza artificiale

Il futuro dell'intelligenza artificiale autonoma e del processo decisionale

  • Tendenze negli agenti di intelligenza artificiale autoapprendenti
  • Tecnologie emergenti nei sistemi decisionali autonomi
  • Espansione Agentic AI delle applicazioni in vari settori

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Esperienza con l'automazione basata sull'intelligenza artificiale
  • Familiarità con modelli di apprendimento per rinforzo e di processo decisionale
  • Comprensione delle architetture degli agenti AI

Pubblico

  • Sviluppatori di intelligenza artificiale che progettano sistemi decisionali autonomi
  • Specialisti dell'automazione che integrano agenti AI nei flussi di lavoro
  • Business analisti che ottimizzano il processo decisionale con l’intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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