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Durata 14 ore
Struttura del corso
Fondamenti degli Agenti Autonomi
- Concetti fondamentali dell'AI agentica
- Tipi di framework per agenti autonomi
- Direzioni di ricerca emergenti
Dentro BabyAGI
- Logica di generazione e priorità dei task
- Loop di esecuzione e strutture di memoria
- Punti di forza e vincoli del design di BabyAGI
Confronto tra BabyAGI e Altri Agenti
- Agenti e pianificatori di task basati su LLM
- Framework di orchestrazione multi-agente
- Modelli di agenti reattivi vs deliberativi
Valutazione dell'Autonomia e del Controllo
- Livelli di autonomia nei sistemi AI
- Modelli di supervisione e Human-in-the-loop
- Modi di fallimento e fattori di rischio
Applicazioni e Casi d'Uso nel Mondo Reale
- Automazione della ricerca
- Flussi di lavoro delle conoscenze d'impresa
- Task di esplorazione e ragionamento autonomi
Benchmark e Valutazione delle Prestazioni
- Criteri per la valutazione degli agenti autonomi
- Test di carico e analisi comportamentale
- Metodologie di valutazione comparativa
Progettazione e Distribuzione di Sistemi Agentici
- Considerazioni architettoniche
- Integrazione con gli strumenti aziendali
- Scalabilità e gestione operativa
Traiettorie Future nell'Autonomia dell'AI
- Evoluzione dei framework agentici
- Potenziali progressi e vincoli
- Implicazioni strategiche per ricerca e industria
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di concetti avanzati di AI
- Esperienza con i flussi di lavoro del machine learning
- Familiarità con le architetture degli agenti autonomi
Pubblico di Riferimento
- Ricercatori in AI
- Lider dell'innovazione
- Strategisti in AI