Kerangka Materi

Pendahuluan tentang Agentic AI dan Pengambilan Keputusan Otonom

  • Apa itu Agentic AI?
  • Komponen utama pengambilan keputusan otonom
  • Membandingkan AI tradisional dan agen AI otonom

Arsitektur untuk Agen AI Otonom

  • Memahami sistem multi-agen
  • Model pengenalan balasan dan pengambilan keputusan
  • Merancang agen AI untuk keterangan dan peningkatan diri

Menerapkan AI Otonom dalam Bisnis dan Otomatisasi

  • Mengintegrasikan agen AI ke dalam alur kerja perusahaan
  • Studi kasus otomatisasi keputusan yang dipenuhi AI
  • Memaksimalkan efisiensi yang dipenuhi AI dalam operasi bisnis

Alasan dan Perencanaan Agen AI

  • Model pengambilan keputusan berbasis pengetahuan
  • Penyelesaian alasan dan pemilihan tindakan yang berorientasi tujuan
  • Menangani ketidakpastian dalam AI otonom

Memaksimalkan Proses Keputusan AI

  • Memperbesar AI otonom untuk aplikasi dunia nyata
  • Menyesuaikan kinerja AI untuk lingkungan keputusan yang kompleks
  • Meminimalkan bias dan meningkatkan hasil yang dipenuhi AI

Keamanan, Kepatuhan, dan Pertimbangan Etis

  • Memastikan keamanan AI dalam pengambilan keputusan otonom
  • Kerangka regulasi dan kepatuhan
  • Praktek terbaik untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab

Masa Depan AI Otonom dan Pengambilan Keputusan

  • Tren dalam agen AI belajar diri
  • Teknologi terbaru dalam sistem pengambilan keputusan otonom
  • Mempersiapkan aplikasi Agentic AI dalam berbagai industri

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dalam otomatisasi yang didukung AI
  • Kenampakan dengan belajar pembelajaran dan model pembuatan keputusan
  • Pengertian tentang arsitektur AI agent

Penonton

  • Pengembang AI yang merancang sistem pembuatan keputusan autonom
  • Ahli otomatisasi yang mengintegrasikan AI agent ke dalam alur kerja
  • Analis bisnis yang mengoptimalkan pembuatan keputusan dengan AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait