Kerangka Materi

Pendahuluan AI Agentik

  • Menentukan kemampuan agentik dalam AI
  • Perbedaan utama antara agen AI tradisional dan agentik
  • Kasus penggunaan AI agentik di berbagai industri

Membangun AI Agen yang Ditetapkan Tujuan

  • Memahami penentuan tujuan dan prioritisasi mandiri
  • Menerapkan belajar berulang untuk peningkatan diri
  • Menyesuaikan perilaku AI agen berdasarkan loop umpan balik

Kolaborasi dan Koordinasi Multi-Agen

  • Membangun agen AI yang berkolaborasi dan berkomunikasi
  • Delegasi tugas dan penugasan peran dalam sistem agentik
  • Contoh praktis kerja tim multi-agen

Interaksi AI-Manusia yang Adaptif

  • Memersonalisasi respons AI berdasarkan perilaku pengguna
  • Kesadaran konteks dan pengambilan keputusan dinamis
  • Mendesain UX untuk agen AI cerdas dan responsif

Menggunakan AI Agentik dalam Aplikasi

  • Mengintegrasikan AI agentik dengan API dan alat pihak ketiga
  • Memastikan skalabilitas dan efisiensi dalam pengembangan AI
  • Kasus studi mengenai implementasi AI agentik yang berhasil

Konsiderasi Etika dan Tantangan

  • Mencocokkan otonomi dengan kontrol pada agen AI
  • Mengatasi bias dan masalah etika AI
  • Bingkai regulasi untuk sistem AI otonom

Trend Masa Depan dalam AI Agentik

  • Pengembangan terbaru dalam otonomi AI
  • Memperluas kemampuan agentik dengan teknologi baru
  • Ramalan untuk otomatisasi dan pengambilan keputusan yang didorong oleh AI

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar tentang agen AI dan otomatisasi
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Pengertian tentang integrasi AI berbasis API

Penonton

  • Pengembang AI yang meningkatkan sistem otomatis
  • Insinyur otomatisasi yang mengoptimalkan alur kerja berbasis AI
  • Desainer UX yang meningkatkan interaksi antara manusia dan agen
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait