Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Antigravity'nin Ajan Mimarisi Anlaşılması
- İç temsiller ve durum modelleri
- Katmanlı davranış koordinasyonu
- Eylem oluşturma yolları
Uzun Dönemli Ajanlar için Hafıza Sistemleri
- Kısa süreli ve uzun dönemli hafıza davranışları
- Kalıcı bilgi depolama desenleri
- Hafıza bozulmasını ve sapmayı önleme
Geri Bildirim Döngüleri ve Davranış Şekillendirme
- İnsan-in-the-loop geri bildirim stratejileri
- Takviye mekanizmaları ve ödül ayarlaması
- Kendi değerlendirmesi ve kendine düzeltme teknikleri
Zamanla Öğrenme
- Ajan öğrenme ilerlemesini izleme
- Yetenek zayıflamasını tespit etme ve hafifletme
- İşletimsel bağlama dayalı uyarlamalı güncelleme
Bilgi Tabanı Oluşturma ve Koruma
- Yapıslandırılmış uzun dönemli bilgi grafikleri oluşturma
- Anlamsal alma ve hafıza dizinleme
- Bilgi yararlılığını ve yeniliğini koruma
Ajan Etkileşimleri ve Çok Ajan Ekosistemleri
- Kooperatif ve rekabetçi davranışlar
- Toplu hafıza ve paylaşılan durum
- Sistemler boyunca ortaya çıkan desenleri ölçeklendirme
Geliştirici Geri Bildirim Entegrasyonu
- Ajan artefaktlarının gözden geçirilmesi ve notlanmasi
- Otomatik değerlendirme hatları
- Öğrenme döngülerine insan kararlarını dahil etme
Gelişmiş Optimizasyon ve Gelecekteki Yönler
- Uzun süreli görevler için performans ayarlaması
- Ajan evriminin tahmin modelleri
- Mimari eğilimleri ve araştırma ön planeleri
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Otonom ajan mimarilerinin anlaşılması
- Büyük ölçekli yapay zeka sistemleriyle deneyim
- Takviyeli öğrenme kavramlarıyla aşina olma
Hedef Kitle
- Senior yapay zeka mühendisleri
- Ajan platformu mimarları
- Araştırma ve geliştirme (R&D) ekibi
14 Saat