Kerangka Materi

Pengenalan ke AI Agentik

  • Mendefinisikan kapabilitas agentik dalam AI
  • Perbedaan kunci antara agen AI tradisional dan agentik
  • Kasus penggunaan AI agentik di berbagai industri

Mengembangkan Agen AI Berbasis Tujuan

  • Memahami penyetelan tujuan mandiri dan prioritas
  • Menerapkan pembelajaran penguatan untuk perbaikan diri
  • Menyempurnakan perilaku agen AI berdasarkan siklus umpan balik

Kolaborasi dan Koordinasi Multi-Agen

  • Membangun agen AI yang bekerja sama dan berkomunikasi
  • Delegasi tugas dan penugasan peran dalam sistem agentik
  • Contoh dunia nyata dari tim kerja multi-agen

Interaksi AI-Manusia Adaptif

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

Menjalankan AI Agentik dalam Aplikasi

  • Mengintegrasikan AI agentik dengan API dan alat pihak ketiga
  • Memastikan skalabilitas dan efisiensi dalam penyebaran AI
  • Studi kasus tentang implementasi AI agentik yang sukses

Pertimbangan Etis dan Tantangan

  • Menyeimbangkan kemandirian dengan kontrol dalam agen AI
  • Mengatasi bias AI dan kekhawatiran etis
  • Kerangka hukum untuk sistem AI mandiri

Tren Masa Depan dalam AI Agentik

  • Perkembangan terbaru dalam kemandirian AI
  • Ekspansi kapabilitas agentik dengan teknologi baru
  • Prediksi untuk otomasi dan pengambilan keputusan berbasis AI

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar tentang agen AI dan otomasi
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Pemahaman tentang integrasi AI berbasis API

Audience

  • Pengembang AI yang memperkuat sistem mandiri
  • Insinyur otomasi yang mengoptimalkan alur kerja berbasis AI
  • Desainer UX yang meningkatkan interaksi manusia-agen
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait