План на курса

Въведение в DeepSeek за AI Agents

  • Преглед на DeepSeek модели и техните приложения в автоматизацията.
  • Разбиране на AI агенти и автономни системи.
  • Ключови предизвикателства при автономността, управлявана от AI.

Интегриране на DeepSeek с AI Agents

  • Използване на DeepSeek за вземане на решения и обработка на естествен език.
  • Свързване на DeepSeek модели към рамки на AI агент.
  • Оптимизиране DeepSeek на производителността в автономни системи.

Reinforcement Learning за автономни системи

  • Въведение в концепциите за учене с подсилване.
  • Обучение на AI агенти с DeepSeek и обучение с подсилване.
  • Фина настройка на AI модели за непрекъснато обучение.

Разработване на AI-Powered Robotics и автоматизация

  • Използване на DeepSeek за роботизирано управление и автоматизация.
  • Симулиране на управлявана от AI автономност в OpenAI Gym and Gazebo.
  • Внедряване на автономни системи в приложения от реалния свят.

Етични съображения и съображения за безопасност при автономията на AI

  • Осигуряване на етично поведение на ИИ в автономните агенти.
  • Справяне с пристрастия и справедливост при вземането на решения, управлявани от AI.
  • Регулаторни рамки за автономни AI системи.

Внедряване и мащабиране AI Agents

  • Внедряване на AI агенти на облачни платформи и крайни устройства.
  • Мащабиране на управлявана от AI автоматизация за корпоративни приложения.
  • Мониторинг и поддръжка на автономни AI системи.

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Владеене на Python програмиране
  • Разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Познаване на внедряването и оптимизацията на AI модели

Публика

  • AI инженери
  • Robotics разработчици
  • Специалисти по автоматизация
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории