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Schulungsübersicht

Einführung in autonome Agenten

  • Was sind autonome Agenten?
  • Wesentliche Merkmale und Funktionalitäten
  • Anwendungen in verschiedenen Branchen

Konzepte des Agentendesigns

  • Agentenarchitekturen und Typen
  • Verständnis der Agentenumgebungen
  • Mehrfach-Agenten-Systeme und Interaktionen

Entwicklung von KI-Agenten mit Verstärkendem Lernen

  • Übersicht über Verstärkendes Lernen (RL)
  • Design von Belohnungssystemen für Agenten
  • Ausbildung von Agenten mit OpenAI Gym

Entwicklung praktischer Anwendungen

  • Erstellung von Empfehlungssystemen mit autonomen Agenten
  • Implementierung von Agenten zur Prozessautomatisierung
  • Einsatz von Agenten zur Umweltüberwachung und Sensorik

Integration von Agenten in bestehende Systeme

  • Kommunikation mit externen APIs
  • Einbettung von Agenten in cloudbasierte Architekturen
  • Sicherstellung der Kompatibilität mit vorhandenen Tools

Umgang mit Herausforderungen und ethischen Aspekten

  • Bewältigung unerwarteten Verhaltens von Agenten
  • Sicherstellung von Fairness und Inklusion
  • Einhaltung gesetzlicher und ethischer Standards

Erkundung erweiterter Fähigkeiten autonomer Agenten

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

Zukunftsausblick für autonome Agenten

  • Aufkommende Technologien im Bereich des Agentendesigns
  • Erweiterte Anwendungen in verschiedenen Branchen
  • Möglichkeiten und Herausforderungen autonomer Systeme

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
  • Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
  • Erfahrung in der Algorithmenentwicklung und -implementierung

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Data Scientists
  • Software-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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