Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Αυτόνομο ΤΠ (Agentic AI)

  • Ορισμός του αυτόνομου ΤΠ και της σχέσης του με παραδοσιακά συστήματα ΤΠ.
  • Γενική επισκόπηση λογισμού, μνήμης και αρχιτεκτονικών βασισμένων σε στόχους.
  • Βασικές χρήσεις και εφαρμογές σε βιομηχανία.

Κεντρικές Εννοιές και Μοτίβα Σχεδιασμού

  • Το κύκλο του αυτόνου: αντίληψη, λογισμός και εργασίες.
  • Μονάδες-αυτόνου vs. πολλαπλά αυτόνα συστήματα.
  • Διαφοροποίηση με το περιβάλλον και εκτέλεση εργαλείων.

Θεμελιώδεις Αρχές της Μηχανικής Προκήρυξης

  • Σχεδιασμός αποτελεσματικών προκηρύξεων για τον λογισμό και διάσπαση εργασιών.
  • Χρήση παραδειγμάτων, περιορισμών και ρόλων για καλύτερη ελέγχου.
  • Αποσφαλμάτωση και συστηματική παροχή προκηρύξεων.

Σχεδιασμός Απλών Ροών Εργασίας του Αυτόνου

  • Εφαρμογή κύκλου αυτόνου σε Python.
  • Συνέχεια με APIs και απλά εργαλεία.
  • Διαχείρηση του παρατηρήματος (state) και μνήμης αυτόνων.

Ευθύνη στον Σχεδιασμό και Αρχές Ασφάλειας

  • Ηθικές ανησυχίες και υποθέσεις ευθύνης στους αυτόνους.
  • Προσωπικά, διαφάνεια και υποχρέωση λογοδοσίας στα συστήματα ΤΠ.
  • Έλεγχος πρόσβασης, προστασία δεδομένων και ασφάλεια περιεχομένου.

Πρακτική Δουλειά: Σχεδιασμός Ευθύνης Αυτόνου

  • Ορισμός του περιβάλλοντος και στόχων προβλήματος.
  • Ανάπτυξη προκηρύξεων και λογική ελέγχου.
  • Δοκιμασία, τελειοποίηση και αξιολόγηση συμπεριφοράς αυτόνου.

Περίληψη και επόμενα βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασική κατανόηση συνεπτών του ΤΠ (Τεχνητής Νοημοσύνης) ή της μηχανικής μάθησης.
  • Γνώση συμβατότητας με τον σύντακτο και τη γραφή εκτελέσιμων Python.
  • Εμπειρία στην εργασία με δεδομένα ή εφαρμογές βασισμένες σε API.

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων που είναι νέοι στην αυτόνομη ανάπτυξη ΤΠ.
  • Μελανοφύλλι οι μηχανικοί της μηχανικής μάθησης που εξερευνούν αποδοτικές αρχιτεκτονικές ομαλών.
  • Διάχυτοι διαχειριστές τεχνολογίας που θέλουν να κατανοήσουν αυτόνομη σχεδιασμό και αρχές ασφάλειας.
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Σχόλια (3)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες