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Schulungsübersicht

Einführung in autonome Agenten

  • Was sind autonome Agenten?
  • Wichtige Merkmale und Funktionen
  • Anwendungen über verschiedene Branchen hinweg

Kernkonzepte des Agentenentwurfs

  • Agentenarchitekturen und -typen
  • Verständnis der Agentenumgebungen
  • Multi-Agenten-Systeme und Interaktionen

Entwicklung von KI-Agenten mit Verstärkungslernverfahren (Reinforcement Learning)

  • Überblick über Verstärkungslernverfahren (RL)
  • Design von Belohnungssystemen für Agenten
  • Ausbildung von Agenten mittels OpenAI Gym

Entwicklung praktischer Anwendungen

  • Erstellung von Empfehlungssystemen mit autonomen Agenten
  • Implementierung von Agenten zur Prozessautomatisierung
  • Nutzung von Agenten zur Umgebungsüberwachung und Sensorik

Integration von Agenten in bestehende Systeme

  • Kommunikation mit externen APIs
  • Einbettung von Agenten in cloudbasierte Architekturen
  • Sicherstellung der Kompatibilität mit bestehenden Werkzeugen

Adressierung von Herausforderungen und ethischen Aspekten

  • Umgang mit unerwartetem Verhalten der Agenten
  • Sicherstellung von Fairness und Inklusion
  • Einhaltung gesetzlicher und ethischer Standards

Erkundung erweiterter Fähigkeiten autonomer Agenten

  • Einbindung von Natural Language Processing (NLP)
  • Nutzung der Zusammenarbeit multipler Agenten
  • Verbesserung der Entscheidungsfindung durch KI

Zukünftige Trends in autonomen Agenten

  • Aufkommende Technologien im Agentenentwurf
  • Ausweitung der Anwendungen in verschiedenen Branchen
  • Möglichkeiten und Herausforderungen autonomer Systeme

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
  • Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Erfahrung im Entwurf und der Implementierung von Algorithmen

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Data Scientists
  • Softwareingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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