Schulungsübersicht

Einführung in autonome Agenten

  • Was sind autonome Agenten?
  • Hauptmerkmale und Funktionalitäten
  • Branchenübergreifende Anwendungen

Kernkonzepte des Agentendesigns

  • Agentenarchitekturen und -typen
  • Verstehen von Agentenumgebungen
  • Multi-Agenten-Systeme und Interaktionen

Aufbau von AI-Agenten mit Reinforcement Learning

  • Überblick über das Verstärkungslernen (RL)
  • Entwurf von Belohnungssystemen für Agenten
  • Agenten trainieren mit OpenAI Gym

Entwicklung von praktischen Anwendungen

  • Erstellen von Empfehlungssystemen mit autonomen Agenten
  • Implementierung von Agenten für die Prozessautomatisierung
  • Einsatz von Agenten zur Umweltüberwachung und -erfassung

Integration von Agenten in bestehende Systeme

  • Kommunikation mit externen APIs
  • Einbettung von Agenten in Cloud-basierte Architekturen
  • Sicherstellung der Kompatibilität mit bestehenden Tools

Bewältigung von Herausforderungen und ethischen Erwägungen

  • Umgang mit unerwartetem Agentenverhalten
  • Sicherstellung von Fairness und Inklusivität
  • Einhaltung von rechtlichen und ethischen Standards

Erforschung fortgeschrittener Agentenfähigkeiten

  • Einbindung der Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Nutzung der Zusammenarbeit mehrerer Agenten
  • Verbesserung der Entscheidungsfindung durch KI

Zukünftige Trends bei autonomen Agenten

  • Aufkommende Technologien im Agenten-Design
  • Expandierende Anwendungen in verschiedenen Branchen
  • Chancen und Herausforderungen bei autonomen Systemen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Vertrautheit mit der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit dem Entwurf und der Implementierung von Algorithmen

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  • Software-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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