Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Verstehen der Agentenarchitektur von Antigravitation
- Interne Repräsentationen und Zustandsmodelle
- Schichtierte Verhaltenskoordination
- Abläufe zur Handlungsgenerierung
Gedächtnissysteme für langlebige Agenten
- Kurz- versus Langzeitgedächtnisverhalten
- Persistenzmuster für Wissensspeicherung
- Verhinderung von Gedächtniskorruption und -drift
Feedback-Schleifen und Verhaltensgestaltung
- Strategien für menschengesteuertes Feedback
- Reinforcement-Mechanismen und Anpassung von Belohnungen
- Selbstbewertungs- und Selbstkorrekturmethoden
Lernen im Laufe der Zeit
- Nachverfolgung des Lernfortschritts von Agenten
- Erkennen und Minderung von Fähigkeitsverlust
- Anpassung basierend auf dem betrieblichen Kontext
Wissensbasis-Aufbau und -Aufrechterhaltung
- Erstellung strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
- Semantische Abrufe und Gedächtnisindizierung
- Wartung der Relevanz und Aktualität von Wissen
Agenteninteraktionen und Mehragentensysteme
- Kooperatives und wettbewerbsorientiertes Verhalten
- Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
- Skalierung emergierender Muster über Systeme hinweg
Integration von Entwickler-Feedback
- Überprüfung und Annotieren von Agenten-Artefakten
- Automatisierte Evaluationspipelines
- Einbindung menschlichen Urteils in Lernschleifen
Fortgeschrittene Optimierung und zukünftige Richtungen
- Leistungsoptimierung für lang andauernde Aufgaben
- Vorhersagemodellierung der Agentenentwicklung
- Architektur-Trends und Forschungsschwerpunkte
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von autonomen Agentenarchitekturen
- Erfahrung mit groß angelegten KI-Systemen
- Kenntnisse der Konzepte des reinforcement learning
Zielgruppe
- Senior-KI-Entwickler
- Agentenplattform-Architekten
- Forschungs- und Entwicklerteams (R&D)
14 Stunden