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Struttura del corso
Introduzione ai Sistemi AI Agentici
- Definizione dell'AI agente e delle sue capacità
- Principali differenze tra l'AI basata su regole e l'AI autonoma
- Casistiche d'uso e applicazioni industriali
Architettura dei Sistemi AI Agentici
- Framework e strumenti per la costruzione di AI autonome
- Progettazione di agenti AI con capacità orientate agli obiettivi
- Implementazione della memoria, dell'attenzione al contesto e dell'adattabilità
Sviluppo di Agenti AI con Python e API
- Costruzione di agenti AI utilizzando le API di OpenAI e DeepSeek
- Integrazione di modelli AI con fonti esterne di dati
- Gestione delle risposte API e miglioramento dell'interazione degli agenti
Ottimizzazione della Collaborazione Multi-Agente
- Progettazione di agenti AI per compiti cooperativi e competitivi
- Gestione della comunicazione e delega dei compiti tra gli agenti
- Scalabilità di sistemi multi-agente per applicazioni reali
Miglioramento delle Decisioni nell'AI Agente
- Apprendimento rinforzato e agenti AI che si migliorano autonomamente
- Pianificazione, ragionamento ed esecuzione di obiettivi a lungo termine
- Bilanciamento tra automazione e supervisione umana
Sicurezza, Etica e Conformità nell'AI Agente
- Affrontamento dei pregiudizi e garantimento di una distribuzione responsabile dell'AI
- Misure di sicurezza per la decisione AI-guidata
- Considerazioni normative per sistemi AI autonomi
Trends Futuri nell'AI Agente
- Progressi nell'autonomia dell'AI e nei sistemi di auto-apprendimento
- Espansione delle capacità degli agenti AI con l'apprendimento multimodale
- Preparazione per la prossima generazione di AI autonome
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione di base dei concetti di AI e machine learning
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con l'integrazione di modelli AI basati su API
Pubblico Obiettivo
- Ingeneeri AI che sviluppano sistemi AI autonomi
- Ricercatori ML che esplorano framework di AI multi-agente
- Sviluppatori che implementano automazioni alimentate da AI
14 Ore
Recensioni (3)
Buona miscela di conoscenza e pratica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Corso - Agentic AI for Enterprise Applications
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Il mix di teoria e pratica e di prospettive a livello alto e basso
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Corso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traduzione automatica
esercizi pratici
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Corso - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Traduzione automatica