Course Outline

Pengantar Agentic AI dan Pengambilan Keputusan Otonom

  • Apa itu Agentic AI?
  • Komponen utama pengambilan keputusan otonom
  • Membandingkan AI tradisional dan agen AI yang mengatur dirinya sendiri

Arsitektur untuk Otonom AI Agents

  • Memahami sistem multi-agen
  • Model pembelajaran penguatan dan pengambilan keputusan
  • Merancang agen AI untuk kemampuan beradaptasi dan peningkatan diri

Implementasi AI Otonom di Business dan Otomasi

  • Mengintegrasikan agen AI ke dalam alur kerja perusahaan
  • Studi kasus otomatisasi keputusan bertenaga AI
  • Mengoptimalkan efisiensi yang digerakkan oleh AI dalam operasi bisnis

Penalaran dan Perencanaan Agen AI

  • Model pengambilan keputusan berbasis pengetahuan
  • GoPenalaran berorientasi al dan pemilihan tindakan
  • Menangani ketidakpastian dalam AI otonom

Mengoptimalkan Proses Pengambilan Keputusan AI

  • Meningkatkan AI otonom untuk aplikasi dunia nyata
  • Penyetelan kinerja AI untuk lingkungan pengambilan keputusan yang kompleks
  • Meminimalkan bias dan meningkatkan hasil yang didorong oleh AI

Pertimbangan Keamanan, Kepatuhan, dan Etika

  • Memastikan keamanan AI dalam pengambilan keputusan otonom
  • Kerangka regulasi dan kepatuhan
  • Praktik terbaik untuk penggunaan AI yang bertanggung jawab

Masa Depan AI Otonom dan Pengambilan Keputusan

  • Tren agen AI yang belajar mandiri
  • Teknologi baru dalam sistem pengambilan keputusan otonom
  • Memperluas Agentic AI aplikasi di berbagai industri

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengalaman dengan otomatisasi berbasis AI
  • Keakraban dengan pembelajaran penguatan dan model pengambilan keputusan
  • Pemahaman tentang arsitektur agen AI

Hadirin

  • Pengembang AI merancang sistem pengambilan keputusan otonom
  • Spesialis otomatisasi yang mengintegrasikan agen AI ke dalam alur kerja
  • Business analis mengoptimalkan pengambilan keputusan dengan AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories