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Schulungsübersicht
Einführung in autonome Agenten
- Was sind autonome Agenten?
- Wesentliche Merkmale und Funktionalitäten
- Anwendungen in verschiedenen Branchen
Konzepte des Agentendesigns
- Agentenarchitekturen und Typen
- Verständnis der Agentenumgebungen
- Mehrfach-Agenten-Systeme und Interaktionen
Entwicklung von KI-Agenten mit Verstärkendem Lernen
- Übersicht über Verstärkendes Lernen (RL)
- Design von Belohnungssystemen für Agenten
- Ausbildung von Agenten mit OpenAI Gym
Entwicklung praktischer Anwendungen
- Erstellung von Empfehlungssystemen mit autonomen Agenten
- Implementierung von Agenten zur Prozessautomatisierung
- Einsatz von Agenten zur Umweltüberwachung und Sensorik
Integration von Agenten in bestehende Systeme
- Kommunikation mit externen APIs
- Einbettung von Agenten in cloudbasierte Architekturen
- Sicherstellung der Kompatibilität mit vorhandenen Tools
Umgang mit Herausforderungen und ethischen Aspekten
- Bewältigung unerwarteten Verhaltens von Agenten
- Sicherstellung von Fairness und Inklusion
- Einhaltung gesetzlicher und ethischer Standards
Erkundung erweiterter Fähigkeiten autonomer Agenten
- Integration von Natural Language Processing (NLP)
- Nutzung der Zusammenarbeit mehrerer Agenten
- Verbesserung der Entscheidungsfindung durch KI
Zukunftsausblick für autonome Agenten
- Aufkommende Technologien im Bereich des Agentendesigns
- Erweiterte Anwendungen in verschiedenen Branchen
- Möglichkeiten und Herausforderungen autonomer Systeme
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
- Erfahrung in der Algorithmenentwicklung und -implementierung
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Data Scientists
- Software-Ingenieure
21 Stunden