Schița de curs

Introducere în DeepSeek pentru AI Agents

  • Prezentare generală a modelelor DeepSeek și a aplicațiilor lor în automatizare.
  • Înțelegerea agenților AI și a sistemelor autonome.
  • Provocări cheie în autonomia bazată pe IA.

Integrarea DeepSeek cu AI Agents

  • Utilizarea DeepSeek pentru luarea deciziilor și prelucrarea limbajului natural.
  • Conectarea modelelor DeepSeek la cadrele de agenți AI.
  • Optimizarea performanței DeepSeek în sistemele autonome.

Reinforcement Learning pentru sisteme autonome

  • Introducere în conceptele de învățare prin consolidare.
  • Formarea agenților AI cu DeepSeek și învățarea prin consolidare.
  • Reglarea fină a modelelor AI pentru învățare continuă.

Dezvoltarea Robotics și automatizarea bazate pe IA

  • Utilizarea DeepSeek pentru controlul și automatizarea roboticii.
  • Simularea autonomiei bazate pe AI în OpenAI Gym și Gazebo.
  • Implementarea sistemelor autonome în aplicații din lumea reală.

Considerații etice și de siguranță în autonomia AI

  • Asigurarea unui comportament etic al IA în agenții autonomi.
  • Gestionarea prejudecăților și a echității în procesul decizional bazat pe IA.
  • Cadrele de reglementare pentru sistemele AI autonome.

Implementare și scalare AI Agents

  • Implementarea agenților AI pe platforme cloud și dispozitive periferice.
  • Scalarea automatizării bazate pe inteligența artificială pentru aplicații de întreprindere.
  • Monitorizarea și întreținerea sistemelor AI autonome.

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Competențe în programare Python
  • Înțelegerea conceptelor de învățare automată
  • Familiaritate cu implementarea și optimizarea modelelor AI

Audiență

  • ingineri AI
  • Robotics dezvoltatori
  • Specialiști în automatizare
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite