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Schulungsübersicht
Einführung in DeepSeek für KI-Agenten
- Überblick über DeepSeek-Modelle und ihre Anwendungen in der Automatisierung.
- Verständnis von KI-Agenten und autonomen Systemen.
- Schlüsselherausforderungen bei KI-getriebener Autonomie.
Integration von DeepSeek in KI-Agenten
- Verwendung von DeepSeek für Entscheidungsfindung und natürliche Sprachverarbeitung.
- Verbinden von DeepSeek-Modellen mit Frameworks für KI-Agents.
- Optimierung der Leistung von DeepSeek in autonomen Systemen.
Reinforcement Learning für Autonome Systeme
- Einführung in Konzepte des Reinforcement Learnings.
- Training von KI-Agenten mit DeepSeek und Reinforcement Learning.
- Feinabstimmung von KI-Modellen für kontinuierliches Lernen.
Entwicklung künstlicher Intelligenz-basierter Robotik und Automatisierung
- Verwendung von DeepSeek für die Steuerung roboterischer Systeme und Automatisierung.
- Simulation von KI-getriebener Autonomie in OpenAI Gym und Gazebo.
- Bereitstellung autonomer Systeme in realen Anwendungen.
Ethische und Sicherheitsaspekte bei KI-Autonomie
- Gewährleistung ethischen Verhaltens von autonomen Agenten durch KI.
- Handhabung von Bias und Gerechtigkeit in der KI-getriebenen Entscheidungsfindung.
- Gesetzgeberische Rahmenbedingungen für autonome KI-Systeme.
Bereitstellung und Skalierung von KI-Agenten
- Bereitstellung von KI-Agents auf Cloud-Plattformen und Edge-Geräten.
- Skalierung von KI-getriebener Automatisierung für Unternehmensanwendungen.
- Überwachung und Wartung autonomer KI-Systeme.
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fachkenntnisse in Python-Programmierung
- Verständnis der maschinellem Lernkonzepte
- Kenntnisse zur Deployment und Optimierung von AI-Modellen
Zielpublikum
- AI-Ingenieure
- Robotikentwickler
- Automatisierungsspezialisten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Trainer beantwortet Fragen spontan.
Adrian
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung