Đề cương khóa học

Giới thiệu về DeepSeek cho AI Agents

  • Tổng quan về các mô hình DeepSeek và ứng dụng của chúng trong tự động hóa.
  • Hiểu về các tác nhân AI và hệ thống tự trị.
  • Những thách thức chính trong tự động hóa dựa trên AI.

Tích hợp DeepSeek với AI Agents

  • Sử dụng DeepSeek để đưa ra quyết định và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Kết nối các mô hình DeepSeek với các khung tác nhân AI.
  • Tối ưu hóa hiệu suất DeepSeek trong các hệ thống tự trị.

Reinforcement Learning cho Hệ thống Tự trị

  • Giới thiệu về các khái niệm học tăng cường.
  • Huấn luyện các tác nhân AI với DeepSeek và học tăng cường.
  • Tinh chỉnh các mô hình AI để học liên tục.

Phát triển Robotics và Tự động hóa được hỗ trợ bởi AI

  • Sử dụng DeepSeek để điều khiển robot và tự động hóa.
  • Mô phỏng tự động hóa dựa trên AI trong OpenAI Gym và Gazebo.
  • Triển khai các hệ thống tự trị trong các ứng dụng thực tế.

Các cân nhắc về đạo đức và an toàn trong tự động hóa AI

  • Đảm bảo hành vi AI có đạo đức trong các tác nhân tự trị.
  • Xử lý thiên vị và công bằng trong quá trình ra quyết định dựa trên AI.
  • Các khuôn khổ quy định cho các hệ thống AI tự trị.

Triển khai và mở rộng AI Agents

  • Triển khai các tác nhân AI trên nền tảng đám mây và các thiết bị biên.
  • Mở rộng quy mô tự động hóa dựa trên AI cho các ứng dụng doanh nghiệp.
  • Giám sát và bảo trì các hệ thống AI tự trị.

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Thông thạo lập trình Python
  • Hiểu biết về các khái niệm học máy
  • Làm quen với việc triển khai và tối ưu hóa mô hình AI

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Nhà phát triển Robotics
  • Chuyên gia tự động hóa
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories