Course Outline

Pengantar Agentic AI

  • Mendefinisikan kemampuan agen dalam AI
  • Perbedaan utama antara agen AI tradisional dan agenik
  • Kasus penggunaan AI agen di berbagai industri

Mengembangkan GoAl-Didorong AI Agents

  • Memahami penetapan tujuan dan prioritas secara otonom
  • Menerapkan pembelajaran penguatan untuk peningkatan diri
  • Menyempurnakan perilaku agen AI berdasarkan loop umpan balik

Multi-Agen Collaboration dan Koordinasi

  • Membangun agen AI yang berkolaborasi dan berkomunikasi
  • Delegasi tugas dan penugasan peran dalam sistem agen
  • Contoh nyata kerja sama tim multi-agen

Interaksi AI-Manusia yang Adaptif

  • Personalisasi respons AI berdasarkan perilaku pengguna
  • Kesadaran konteks dan pengambilan keputusan yang dinamis
  • Merancang UX untuk agen AI yang cerdas dan responsif

Menerapkan Agentic AI dalam Aplikasi

  • Mengintegrasikan AI agen dengan API dan alat pihak ketiga
  • Memastikan skalabilitas dan efisiensi dalam penerapan AI
  • Studi kasus tentang implementasi AI agen yang sukses

Pertimbangan dan Tantangan Etis

  • Menyeimbangkan otonomi dengan kontrol pada agen AI
  • Mengatasi bias AI dan masalah etika
  • Kerangka regulasi untuk sistem AI otonom

Tren Masa Depan di Agentic AI

  • Kemajuan yang muncul dalam otonomi AI
  • Memperluas kemampuan agen dengan teknologi baru
  • Prediksi untuk otomatisasi dan pengambilan keputusan berbasis AI

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengetahuan dasar tentang agen AI dan otomatisasi
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Memahami integrasi AI berbasis API

Hadirin

  • Pengembang AI meningkatkan sistem otonom
  • Insinyur otomasi mengoptimalkan alur kerja yang digerakkan oleh AI
  • Desainer UX meningkatkan interaksi manusia-agen
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories