Cursusaanbod

Inleiding tot autonome agenten

  • Wat zijn autonome agenten?
  • Belangrijkste kenmerken en functionaliteiten
  • Toepassingen in verschillende sectoren

Kernconcepten van agentontwerp

  • Agentarchitecturen en -typen
  • Inzicht in agentomgevingen
  • Multi-agent systemen en interacties

AI-agents bouwen met Reinforcement Learning

  • Overzicht van reinforcement learning (RL)
  • Ontwerpen van beloningssystemen voor agenten
  • Trainingsagenten met behulp van OpenAI Gym

Ontwikkelen van praktische toepassingen

  • Aanbevelingssystemen creëren met autonome agenten
  • Implementatieagenten voor procesautomatisering
  • Middelen gebruiken voor omgevingsmonitoring en -detectie

Integratie van agents in bestaande systemen

  • Communiceren met externe API's
  • Agents insluiten in cloudgebaseerde architecturen
  • Zorgen voor compatibiliteit met bestaande tools

Uitdagingen en ethische overwegingen aanpakken

  • Omgaan met onverwacht gedrag van agenten
  • Zorgen voor eerlijkheid en inclusiviteit
  • Naleving van wettelijke en ethische normen

Geavanceerde agentmogelijkheden verkennen

  • Integratie van natuurlijke taalverwerking
  • Gebruikmaken van samenwerking tussen meerdere agenten
  • Besluitvorming verbeteren met AI

Toekomstige trends in autonome agenten

  • Opkomende technologieën in agentontwerp
  • Uitbreiding van toepassingen in diverse industrieën
  • Kansen en uitdagingen in autonome systemen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van machine learning-concepten
  • Bekendheid met Python programmeren
  • Ervaring met het ontwerpen en implementeren van algoritmes

Audiëntie

  • AI-ontwikkelaars
  • Datawetenschappers
  • Software-ingenieurs
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën