Schulungsübersicht

Verstehen der Agentenarchitektur von Antigravitation

  • Interne Repräsentationen und Zustandsmodelle
  • Schichtierte Verhaltenskoordination
  • Abläufe zur Handlungsgenerierung

Gedächtnissysteme für langlebige Agenten

  • Kurz- versus Langzeitgedächtnisverhalten
  • Persistenzmuster für Wissensspeicherung
  • Verhinderung von Gedächtniskorruption und -drift

Feedback-Schleifen und Verhaltensgestaltung

  • Strategien für menschengesteuertes Feedback
  • Reinforcement-Mechanismen und Anpassung von Belohnungen
  • Selbstbewertungs- und Selbstkorrekturmethoden

Lernen im Laufe der Zeit

  • Nachverfolgung des Lernfortschritts von Agenten
  • Erkennen und Minderung von Fähigkeitsverlust
  • Anpassung basierend auf dem betrieblichen Kontext

Wissensbasis-Aufbau und -Aufrechterhaltung

  • Erstellung strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
  • Semantische Abrufe und Gedächtnisindizierung
  • Wartung der Relevanz und Aktualität von Wissen

Agenteninteraktionen und Mehragentensysteme

  • Kooperatives und wettbewerbsorientiertes Verhalten
  • Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
  • Skalierung emergierender Muster über Systeme hinweg

Integration von Entwickler-Feedback

  • Überprüfung und Annotieren von Agenten-Artefakten
  • Automatisierte Evaluationspipelines
  • Einbindung menschlichen Urteils in Lernschleifen

Fortgeschrittene Optimierung und zukünftige Richtungen

  • Leistungsoptimierung für lang andauernde Aufgaben
  • Vorhersagemodellierung der Agentenentwicklung
  • Architektur-Trends und Forschungsschwerpunkte

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von autonomen Agentenarchitekturen
  • Erfahrung mit groß angelegten KI-Systemen
  • Kenntnisse der Konzepte des reinforcement learning

Zielgruppe

  • Senior-KI-Entwickler
  • Agentenplattform-Architekten
  • Forschungs- und Entwicklerteams (R&D)
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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