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Programa do Curso
Introdução aos agentes autónomos
- O que são agentes autónomos?
- Principais caraterísticas e funcionalidades
- Aplicações em vários sectores
Conceitos fundamentais da conceção de agentes
- Arquitecturas e tipos de agentes
- Compreensão dos ambientes de agentes
- Sistemas e interações multiagentes
Construir agentes de IA com Reinforcement Learning
- Visão geral da aprendizagem por reforço (RL)
- Conceber sistemas de recompensa para agentes
- Treinar agentes com OpenAI Gym
Desenvolvimento de aplicações práticas
- Criação de sistemas de recomendação com agentes autónomos
- Implementação de agentes para automatização de processos
- Utilização de agentes para monitorização e deteção ambiental
Integração de agentes em sistemas existentes
- Comunicação com APIs externas
- Incorporação de agentes em arquitecturas baseadas na nuvem
- Garantir a compatibilidade com as ferramentas existentes
Abordagem de desafios e considerações éticas
- Lidar com comportamentos inesperados dos agentes
- Garantir a equidade e a inclusão
- Conformidade com normas legais e éticas
Explorar as capacidades avançadas dos agentes
- Incorporar o processamento de linguagem natural
- Tirar partido da colaboração entre vários agentes
- Melhorar a tomada de decisões com IA
Tendências futuras dos agentes autónomos
- Tecnologias emergentes na conceção de agentes
- Expansão das aplicações em diversos sectores
- Oportunidades e desafios nos sistemas autónomos
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
- Experiência na conceção e implementação de algoritmos
Público-alvo
- Programadores de IA
- Cientistas de dados
- Engenheiros de software
21 Horas
Declaração de Clientes (1)
Treinador respondendo perguntas na hora.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Máquina Traduzida