Course Outline

Pengantar Agen Otonom

  • Apa itu agen otonom?
  • Karakteristik dan fungsi utama
  • Aplikasi lintas industri

Konsep Inti Desain Agen

  • Arsitektur dan jenis agen
  • Memahami lingkungan agen
  • Sistem dan interaksi multi-agen

Membangun Agen AI dengan Reinforcement Learning

  • Tinjauan umum pembelajaran penguatan (RL)
  • Merancang sistem penghargaan untuk agen
  • Agen pelatihan menggunakan OpenAI Gym

Mengembangkan Aplikasi Praktis

  • Membuat sistem rekomendasi dengan agen otonom
  • Menerapkan agen untuk otomatisasi proses
  • Menggunakan agen untuk pemantauan dan penginderaan lingkungan

Mengintegrasikan Agen ke dalam Sistem yang Ada

  • Berkomunikasi dengan API eksternal
  • Menanamkan agen dalam arsitektur berbasis cloud
  • Memastikan kompatibilitas dengan alat yang ada

Mengatasi Tantangan dan Pertimbangan Etika

  • Berurusan dengan perilaku agen yang tidak terduga
  • Memastikan keadilan dan inklusivitas
  • Kepatuhan terhadap standar hukum dan etika

Menjelajahi Kemampuan Agen Tingkat Lanjut

  • Menggabungkan pemrosesan bahasa alami
  • Memanfaatkan kolaborasi multi-agen
  • Meningkatkan pengambilan keputusan dengan AI

Tren Masa Depan Agen Otonom

  • Teknologi baru dalam desain agen
  • Memperluas aplikasi di berbagai industri
  • Peluang dan tantangan dalam sistem otonom

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang konsep pembelajaran mesin
  • Keakraban dengan pemrograman Python
  • Pengalaman dengan desain dan implementasi algoritma

Hadirin

  • pengembang AI
  • Ilmuwan data
  • Insinyur perangkat lunak
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories