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Schulungsübersicht

Verständnis der Architektur von Antigravity-Agenten

  • Interne Repräsentationen sowie Zustandsmodelle
  • Schichtweise Koordination von Verhaltensweisen
  • Abläufe zur Generierung von Handlungen

Gedächtnissysteme für langfristig agierende Agenten

  • Unterschiede zwischen kurz- und langfristigen Gedächtnisfunktionen
  • Muster zur nachhaltigen Speicherung von Wissen
  • Methoden zum Schutz vor Gedächtnisverfälschungen und Abweichungen

Rückkopplungsschleifen zur Beeinflussung von Verhaltensmustern

  • Strategien für Feedback durch menschliche Betreuung
  • Mechanismen des Reinforcement Learnings sowie Anpassungen der Belohnungsparameter
  • Techniken zur Selbstbewertung und -korrektur

Lernprozesse im Verlauf der Zeit

  • Überwachung des Fortschritts beim Lernen von Agenten
  • Identifizierung und Behebung möglicher Leistungsabnahmen
  • Dynamische Anpassung der Algorithmen an wechselnde betriebliche Bedingungen

Aufbau und Sicherung einer Wissensbasis

  • Erstellung strukturierter, langfristig nutzbarer Wissensgraphen
  • Semantische Suche und Indexierung von gespeicherten Informationen
  • Sicherstellung der Aktualität sowie Relevanz des Wissensbestands

Interaktionen zwischen Agenten und Ökosysteme mit mehreren Akteuren

  • Kooperative sowie wettbewerbliche Verhaltensweisen
  • Gemeinsames Gedächtnis und gemeinsame Zustände
  • Erweiterung emergenter Verhaltensmuster auf großflächige Systeme

Einbeziehung von Entwickler-Feedback

  • Analyse sowie Annotation erstellter Agenten-Artefakte
  • Automatisierte Bewertungsverfahren
  • Integration menschlicher Urteile in die Lernprozesse

Fortgeschrittene Optimierungen sowie zukünftige Entwicklungsperspektiven

  • Leistungsoptimierung für lang andauernde Aufgaben
  • Vorhersagemodelle zur Evolution von Agenten
  • Aktuelle Trends sowie Forschungsfelder in der Architekturentwicklung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse zu Architekturen autonomer Agenten
  • Erfahrung mit groß angelegten KI-Systemen
  • Vertrautheit mit Konzepten des Reinforcement Learnings

Zielgruppe

  • Senior-KI-Ingenieure
  • Architekten von Agenten-Plattformen
  • Forschungs- und Entwicklungsteams
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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