Описание
Создание адаптивных ИИ-агентов — это курс, предлагаемый DeepLearning.AI в сотрудничестве с Oracle. Он решает распространенную проблему, когда ИИ-агенты повторяют ошибки из-за отсутствия обучения между сессиями. Курс предоставляет учащимся стратегии для создания ИИ-агентов, которые сохраняют опыт, что делает их быстрее и надежнее.
Читать далее
Курс структурирован вокруг трех уровней адаптации: поведения, знаний и модели. Для адаптации поведения учащиеся создают конвейер индукции навыков, который преобразует следы агентов в повторно используемые навыки с одобрением человека для каждого навыка. Адаптация знаний включает в себя построение графа знаний кода для улучшения поиска в больших кодовых базах, превосходя традиционные поиски по ключевым словам. Адаптация модели обучает, когда и как настраивать модели для оптимальной производительности.
Участники получат ментальную модель адаптивных ИИ-агентов, понимая стоимость забывания и определяя области для улучшения. Курс включает практические лаборатории, требующие знакомства с Python, и предлагает дополнительные учебные возможности через план DeepLearning.AI Pro.
Курс ориентирован на людей, создающих ИИ-агентов, и нацелен на то, чтобы оснастить их навыками создания агентов, которые учатся на собственном опыте, а не начинают с нуля на каждой сессии. К концу курса учащиеся смогут разрабатывать агентов, которые заметно улучшаются со временем, уменьшая количество повторяющихся ошибок и повышая эффективность.
- КатегорияОбразование и исследования
- Модель ценообразованияPRO
Основные функции Создание адаптивных ИИ-агентов
Разработка конвейера индукции навыков
Построение графа знаний кода
Техники тонкой настройки модели
Повторное использование навыков с одобрением человека
Улучшение поиска на основе графов
Стратегии адаптации поведения
Методы адаптации знаний
Инсайты по адаптации модели
Как использовать Создание адаптивных ИИ-агентов?
Создать: Разработать конвейер индукции навыков
Построить: Создать граф знаний кода
Адаптировать: Настроить модели по мере необходимости
Реализовать: Применить повторно используемые навыки
Варианты использования Создание адаптивных ИИ-агентов
- Индукция навыков
- Поиск кода
- Тонкая настройка модели
- Адаптация поведения
- Графы знаний
