Struttura del corso

Introduzione agli agenti autonomi

  • Cosa sono gli agenti autonomi?
  • Caratteristiche e funzionalità principali
  • Applicazioni in tutti i settori

Concetti fondamentali della progettazione degli agenti

  • Architetture e tipi di agenti
  • Informazioni sugli ambienti degli agenti
  • Sistemi e interazioni multi-agente

Creazione di agenti di intelligenza artificiale con Reinforcement Learning

  • Panoramica sull'apprendimento per rinforzo (RL)
  • Progettazione di sistemi di ricompensa per gli agenti
  • Agenti di allenamento con OpenAI Palestra

Sviluppo di applicazioni pratiche

  • Creazione di sistemi di raccomandazione con agenti autonomi
  • Implementazione di agenti per l'automazione dei processi
  • Utilizzo di agenti per il monitoraggio e il rilevamento ambientale

Integrazione degli agenti nei sistemi esistenti

  • Comunicazione con API esterne
  • Incorporamento di agenti in architetture basate su cloud
  • Garantire la compatibilità con gli strumenti esistenti

Affrontare le sfide e le considerazioni etiche

  • Gestione del comportamento imprevisto dell'agente
  • Garantire equità e inclusività
  • Rispetto degli standard legali ed etici

Esplorazione delle funzionalità avanzate degli agenti

  • Integrazione dell'elaborazione del linguaggio naturale
  • Sfruttare la collaborazione multi-agente
  • Migliorare il processo decisionale con l'intelligenza artificiale

Tendenze future negli agenti autonomi

  • Tecnologie emergenti nella progettazione degli agenti
  • Espansione delle applicazioni in diversi settori
  • Opportunità e sfide nei sistemi autonomi

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base dei concetti di machine learning
  • Familiarità con la programmazione Python
  • Esperienza nella progettazione e implementazione di algoritmi

Pubblico

  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
  • Scienziati dei dati
  • Ingegneri del software
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative