Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar terhadap AI Agensik

  • Definisi AI agensik dan hubungannya dengan sistem AI konvensional
  • Gambaran umum mengenai arsitektur berbasis penalaran, memori, serta pengarahan tujuan
  • Contoh kasus penggunaan dan penerapan di berbagai industri

Konsep Inti dan Pola Desain Utama

  • Siklus kerja agen: pengamatan lingkungan, penalaran logis, serta tindakan implementasi
  • Perbedaan antara sistem berbasis satu agen dengan sistem multi-agen
  • Interaksi sistem terhadap lingkungan sekitar dan mekanisme penggunaan alat pendukung

Teknik Dasar Pembuatan Prompt yang Efektif

  • Membuat prompt dengan tujuan mengarahkan proses penalaran dan pemecahan masalah secara sistematis
  • Pemanfaatan contoh, batasan, serta penentuan peran spesifik dalam meningkatkan kontrol atas AI agen
  • Proses evaluasi dan pengembangan ulang prompt secara sistematis untuk meminimalisir kesalahan

Membangun Alur Kerja Agen Sederhana

  • Implementasi siklus kerja agen dengan menggunakan bahasa pemrograman Python
  • Integrasi sistem agen terhadap berbagai API dan alat bantu komputasi yang tersedia
  • Strategi pengelolaan kondisi memori serta status operasional agen secara dinamis

Prinsip Desain yang Bertanggung Jawab dan Aspek Keamanan

  • Pertimbangan etika serta penerapan prinsip penggunaan AI agen secara aman
  • Pengelolaan bias, transparansi sistem, serta akuntabilitas dalam proses pengembangan AI
  • Mekanisme kontrol akses data, perlindungan informasi sensitif, serta filtrasi konten yang aman

Proyek Praktik: Merancang Agen dengan Prinsip Bertanggung Jawab

  • Penentuan cakupan masalah serta sasaran yang ingin dicapai oleh sistem agen tersebut
  • Pengembangan prompt serta logika kontrol yang mendukung tujuan pengembangan
  • Proses pengujian, penyempurnaan desain, dan evaluasi perilaku operasional agen secara menyeluruh

Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar mengenai konsep AI atau machine learning
  • Keakraban dengan sintaks dan pemrograman menggunakan Python
  • Pengalaman bekerja dengan data atau aplikasi yang memanfaatkan API

Target Peserta

  • Para ahli data yang baru mempelajari pengembangan sistem AI agensik
  • Insinyur ML pemula yang ingin menjelajahi arsitektur aplikasi berbasis agen
  • Manajer teknis yang berminat memahami prinsip-prinsip desain dan aspek keamanan sistem agen
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (3)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait