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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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