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Schulungsübersicht

Einleitung in autonome Agenten

  • Was sind autonome Agenten?
  • Wesentliche Merkmale und Funktionen
  • Anwendungsbereiche in verschiedenen Branchen

Grundlegende Konzepte beim Entwurf von Agenten

  • Architekturen und Typen autonomer Agenten
  • Verständnis der Umgebungen, in denen Agenten agieren
  • Mehrere Agenten und deren Interaktionen

Entwicklung von KI-Agenten mittels Reinforcement Learning

  • Einführung in das Konzept des Reinforcement Learning (RL)
  • Ausgestaltung von Belohnungsmechanismen für Agenten
  • Training von Agenten unter Verwendung von OpenAI Gym

Erstellung praktischer Anwendungen

  • Entwicklung von Empfehlungssystemen mit autonomen Agenten
  • Implementierung von Agenten zur Prozessautomatisierung
  • Einsatz von Agenten zur Umwelterfassung und -überwachung

Integration von Agenten in bestehende Systeme

  • Kommunikation mit externen APIs
  • Einbindung der Agenten in Cloud-Architekturen
  • Gewährleistung der Kompatibilität mit vorhandenen Werkzeugen

Bewältigung von Herausforderungen und ethische Aspekte

  • Umgang mit unvorhergesehenem Verhalten der Agenten
  • Sicherstellung von Fairness und Inklusivität
  • Einhaltung gesetzlicher sowie ethischer Standards

Fortgeschrittene Fähigkeiten autonomer Agenten

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

Zukünftige Trends im Bereich autonomer Agenten

  • Neue Technologien im Entwurf autonomer Agenten
  • Weitere Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen
  • Möglichkeiten und Herausforderungen bei autonomen Systemen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
  • Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Erfahrung im Entwurf und in der Implementierung von Algorithmen

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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