Struttura del corso
Introduzione ai sistemi di IA agentica
- Definizione di IA agentica e sue capacità principali
- Differenze chiave tra l’IA basata su regole predefinite e quella autonoma
- Casistiche d’uso e applicazioni settoriali
Architettura dei sistemi di IA agentica
- Framework e strumenti per la realizzazione di IA autonoma
- Progettazione di agenti orientati all’obiettivo
- Implementazione della memoria, della consapevolezza contestuale e dell’adattabilità degli agenti
Sviluppo di agenti di IA con Python e API
- Realizzazione pratica di agenti di IA
- Integrazione dei modelli di intelligenza artificiale con fonti dati esterne
- Gestione delle risposte provenienti dalle API e ottimizzazione delle interazioni tra agenti
Ottimizzazione della collaborazione tra più agenti
- Progettazione di agenti capaci sia di cooperare che di competere
- Gestione delle comunicazioni e della delega dei compiti tra gli agenti
- Scalabilità dei sistemi multi-agente per applicazioni reali
Miglioramento del processo decisionale negli sistemi di IA agentica
- Tecniche di apprendimento per rafforzamento e sviluppo autonomo degli agenti
- Pianificazione, ragionamento e conseguimento di obiettivi a lungo termine
- Equilibrio tra automazione completa e supervisione umana necessaria
Sicurezza, etica e conformità normativa nell’ambito della IA agentica
- Prevenzione dei pregiudizi e garantire un impiego responsabile dell’intelligenza artificiale
- Misure di sicurezza per la gestione delle decisioni automatizzate generate dall’IA
- Considerazioni regolamentari da tenere in conto nello sviluppo dei sistemi autonomi basati su IA
Tendenze future dell’IA agentica
- Progressi futuri nell’autonomia e nell’apprendimento continuo dei sistemi di IA
- Espansione delle capacità degli agenti attraverso tecniche di apprendimento multimodale
- Prepararsi all’avvento della prossima generazione di sistemi IA completamente autonomi
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti di intelligenza artificiale e machine learning
- Esperienza nella programmazione con Python
- Familiarità nell’integrare modelli di IA tramite API
Destinatari
- Ingegneri dell’IA che sviluppano sistemi autonomi basati su intelligenza artificiale
- Ricercatori di machine learning interessati ai framework per l’IA multi-agente
- Sviluppatori che implementano automazioni basate sull’IA
Recensioni (3)
Il istruttore è paziente e molto disponibile. Conosce bene l'argomento.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Corso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduzione automatica
Buona miscela di conoscenza e pratica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Corso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traduzione automatica
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
