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

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler