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Struttura del corso
Introduzione all'AI Agente
- Definizione dell'AI agente e la sua relazione con i sistemi AI tradizionali
- Panoramica sul ragionamento, memoria e architetture orientate agli obiettivi
- Casistiche chiave e applicazioni industriali
Concetti Fondamentali e Modelli di Progettazione
- Il ciclo dell'agente: percezione, ragionamento e azione
- Sistemi a singolo agente vs. sistemi multi-agenti
- Interazione con l'ambiente e invocazione di strumenti
Fondamenti della Promozione
- Progettare promozioni efficaci per il ragionamento e la decomposizione delle attività
- Utilizzare esempi, vincoli e ruoli per un controllo migliore
- Debugging e iterazione dei prompt in modo sistematico
Costruzione di Flussi di Lavoro Agente Semplici
- Implementare un ciclo dell'agente in Python
- Integrare con API e strumenti semplici
- Gestire lo stato e la memoria dell'agente
Progettazione Responsabile e Pratiche di Sicurezza
- Considerazioni etiche e utilizzo responsabile degli agenti
- Bias, trasparenza e responsabilità nei sistemi AI
- Controllo di accesso, protezione dei dati e sicurezza del contenuto
Progetto Pratico: Progettare un Agente Responsabile
- Definire l'ambito del problema e gli obiettivi
- Sviluppare la promozione e la logica di controllo
- Testare, raffinare ed evaluare il comportamento dell'agente
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione di base dei concetti di AI o machine learning
- Familiarità con la sintassi e lo scripting in Python
- Esperienza nel lavorare con dati o applicazioni basate su API
Pubblico Obiettivo
- Data scientists nuovi allo sviluppo di AI agente
- Junior ML engineers che esplorano architetture agenti applicate
- Manager tecnici che cercano di comprendere i principi di progettazione e sicurezza degli agenti
14 Ore
Recensioni (3)
Buona mescolanza 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 delle prospettive ad alto e basso livello
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