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Programa do Curso

Introdução aos Agentes Autônomos

  • O que são agentes autônomos?
  • Características e funcionalidades principais.
  • Aplicações em diversos setores.

Conceitos Fundamentais do Design de Agentes

  • Arquiteturas e tipos de agentes.
  • Compreensão dos ambientes dos agentes.
  • Sistemas multiagentes e interações.

Criando Agentes de IA com Aprendizado por Reforço

  • Visão geral do aprendizado por reforço (RL).
  • Design de sistemas de recompensa para agentes.
  • Treinamento de agentes usando OpenAI Gym.

Desenvolvendo Aplicações Práticas

  • Criando sistemas de recomendação com agentes autônomos.
  • Implementação de agentes para automação de processos.
  • Uso de agentes para monitoramento e sensoriamento ambiental.

Integração de Agentes em Sistemas Existentes

  • Comunicação com APIs externas.
  • Incorporação de agentes em arquiteturas baseadas em nuvem.
  • Garantindo compatibilidade com ferramentas existentes.

Abordando Desafios e Considerações Éticas

  • Lidando com comportamento inesperado dos agentes.
  • Garantindo equidade e inclusão.
  • Conformidade com padrões legais e éticos.

Explorando Capacidades Avançadas de Agentes

  • Incorporação de processamento de linguagem natural.
  • Aproveitamento da colaboração multiagente.
  • Melhoria da tomada de decisão com IA.

Tendências Futuras em Agentes Autônomos

  • Novas tecnologias no design de agentes.
  • Expansão das aplicações em diversos setores.
  • Oportunidades e desafios nos sistemas autônomos.

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de machine learning.
  • Familiaridade com programação em Python.
  • Experiência com design e implementação de algoritmos.

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA.
  • Cientistas de dados.
  • Engenheiros de software.
 21 Horas

Número de participantes


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