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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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