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Struttura del corso
Introduzione ai sistemi Agentic AI
- Definizione di Agentic AI e delle sue capacità
- Differenze chiave tra IA basata su regole e IA autonoma
- Casi d'uso e applicazioni industriali
Architettura Agentic AI Sistemi
- Framework e strumenti per la creazione di IA autonoma
- Progettazione di agenti AI con capacità orientate agli obiettivi
- Implementazione della memoria, della consapevolezza del contesto e dell'adattabilità
Sviluppo di AI Agents con Python e API
- Creazione di agenti AI utilizzando le API OpenAI e DeepSeek
- Integrazione di modelli di intelligenza artificiale con fonti di dati esterne
- Gestione delle risposte API e miglioramento delle interazioni degli agenti
Ottimizzazione multi-agente Collaboration
- Progettazione di agenti AI per compiti cooperativi e competitivi
- Gestione della comunicazione degli agenti e della delega delle attività
- Scalabilità dei sistemi multi-agente per applicazioni nel mondo reale
Migliorare il processo decisionale in Agentic AI
- Apprendimento tramite rinforzo e agenti di intelligenza artificiale auto-miglioranti
- Pianificazione, ragionamento ed esecuzione degli obiettivi a lungo termine
- Equilibrio tra automazione e supervisione umana
Sicurezza, etica e conformità in Agentic AI
- Affrontare i pregiudizi e garantire un'implementazione responsabile dell'intelligenza artificiale
- Misure di sicurezza per il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale
- Considerazioni normative per i sistemi di intelligenza artificiale autonomi
Tendenze future in Agentic AI
- Progressi nell'autonomia dell'intelligenza artificiale e nei sistemi di autoapprendimento
- Espansione delle capacità degli agenti AI con apprendimento multimodale
- Prepararsi alla prossima generazione di intelligenza artificiale autonoma
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con l'integrazione del modello AI basato su API
Pubblico
- Ingegneri di intelligenza artificiale che sviluppano sistemi di intelligenza artificiale autonomi
- I ricercatori di ML esplorano i framework di intelligenza artificiale multi-agente
- Sviluppatori che implementano l'automazione basata sull'intelligenza artificiale
14 ore