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.
Süre 14 Saat
Eğitim İçeriği
Antigravity’nin Ajan Mimarisini Anlama
- Dahili gösterimler ve durum modelleri
- Katmanlı davranış koordinasyonu
- Eylem üretim yolları
Uzun Ömürlü Ajanlar için Hafıza Sistemleri
- Kısa süreli ve uzun süreli hafıza davranışları
- Kalıcı bilgi depolama kalıpları
- Hafıza bozulması ve sapmayı önleme
Geri Besleme Döngüleri ve Davranış Şekillendirme
- İnsan-döngü-içi geri besleme stratejileri
- Pekiştirme mekanizmaları ve ödül ayarlaması
- Değerlendirme ve öz-düzeltme teknikleri
Zamanla Öğrenme
- Ajan öğrenme ilerlemesini izleme
- Beceri azalmasını tespit etme ve hafifletme
- Operasyonel bağlama dayalı uyarlama güncellemeleri
Bilgi Tabanı Oluşturma ve Saklama
- Yapılandırılmış uzun vadeli bilgi grafiklerinin inşası
- Anlamsal geri getirme ve hafıza indeksleme
- Bilgi güncelliği ve tazelığının korunması
Ajan Etkileşimleri ve Çoklu-Ajan Ekosistemleri
- İşbirlikçi ve rekabetçi davranışlar
- Kolektif hafıza ve paylaşılan durum
- Sistemler arası ortaya çıkan kalıpların ölçeklendirilmesi
Geliştirici Geri Beslemesinin Entegrasyonu
- Ajan çıktılarının incelenmesi ve eklenmesi
- Otomatik değerlendirme hatları
- İnsan yargısının öğrenme döngülerine dahil edilmesi
İleri Düzey Optimizasyon ve Gelecek Yönleri
- Uzun süreli görevler için performans ayarı
- Ajan evriminin öngörücü modellemesi
- Mimari trendler ve araştırma sınırları
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Otonom ajan mimarileri hakkında anlayış
- Büyük ölçekli yapay zeka sistemleri deneyimi
- Pekiştirmeli öğrenme kavramlarına aşinalık
Hedef Kitle
- Senior AI mühendisleri
- Ajan platformu mimarları
- Ar-Ge ekipleri
