Schulungsübersicht

Einführung in DeepSeek für KI-Agenten

  • Überblick über DeepSeek-Modelle und ihre Anwendungen in der Automatisierung.
  • Verständnis von KI-Agenten und autonomen Systemen.
  • Schlüsselherausforderungen bei KI-getriebener Autonomie.

Integration von DeepSeek in KI-Agenten

  • Verwendung von DeepSeek für Entscheidungsfindung und natürliche Sprachverarbeitung.
  • Verbinden von DeepSeek-Modellen mit Frameworks für KI-Agents.
  • Optimierung der Leistung von DeepSeek in autonomen Systemen.

Reinforcement Learning für Autonome Systeme

  • Einführung in Konzepte des Reinforcement Learnings.
  • Training von KI-Agenten mit DeepSeek und Reinforcement Learning.
  • Feinabstimmung von KI-Modellen für kontinuierliches Lernen.

Entwicklung künstlicher Intelligenz-basierter Robotik und Automatisierung

  • Verwendung von DeepSeek für die Steuerung roboterischer Systeme und Automatisierung.
  • Simulation von KI-getriebener Autonomie in OpenAI Gym und Gazebo.
  • Bereitstellung autonomer Systeme in realen Anwendungen.

Ethische und Sicherheitsaspekte bei KI-Autonomie

  • Gewährleistung ethischen Verhaltens von autonomen Agenten durch KI.
  • Handhabung von Bias und Gerechtigkeit in der KI-getriebenen Entscheidungsfindung.
  • Gesetzgeberische Rahmenbedingungen für autonome KI-Systeme.

Bereitstellung und Skalierung von KI-Agenten

  • Bereitstellung von KI-Agents auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten.
  • Skalierung von KI-getriebener Automatisierung für Unternehmensanwendungen.
  • Überwachung und Wartung autonomer KI-Systeme.

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Fachkenntnisse in Python-Programmierung
  • Verständnis der maschinellem Lernkonzepte
  • Kenntnisse zur Deployment und Optimierung von AI-Modellen

Zielpublikum

  • AI-Ingenieure
  • Robotikentwickler
  • Automatisierungsspezialisten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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