コース概要

エージェンシーAIの紹介

  • AIにおけるエージェンシー機能の定義
  • 伝統的なAIエージェントとエージェンシーAIエージェントの主な違い
  • 様々な業界におけるエージェンシーAIのユースケース

目標駆動型AIエージェントの開発

  • 自主的な目標設定と優先順位付けの理解
  • 自己改善のための強化学習の実装
  • フィードバックループに基づくAIエージェントの挙動の微調整

マルチエージェント協力と調整

  • 協力し、コミュニケーションするAIエージェントの構築
  • エージェンシーシステムにおけるタスク委任と役割割り当て
  • 実際のマルチエージェントチームワークの例

適応型AI-人間相互作用

  • ユーザーの行動に基づくAIレスポンスのパーソナライズ
  • 文脈認識と動的な意思決定
  • 賢明で反応性のあるAIエージェント向けのUXデザイン

アプリケーションへのエージェンシーAIの展開

  • APIとサードパーティーツールとのエージェンシーAIの統合
  • AI展開におけるスケーラビリティと効率性の確保
  • 成功したエージェンシーAI実装に関する事例研究

エシカルな考慮事項と課題

  • AIエージェントの自律性と制御のバランス
  • AIバイアスと倫理的懸念への対処
  • 自律的なAIシステムの規制枠組み

エージェンシーAIの未来のトレンド

  • AI自律性における新進展
  • 新しい技術によるエージェンシー機能の拡大
  • AI駆動型自動化と意思決定に関する予測

まとめと次なるステップ

要求

  • AIエージェントと自動化の基本的な知識
  • Pythonプログラミングの経験
  • APIベースのAI統合の理解

対象者

  • 自律システムを強化するAI開発者
  • AI駆動ワークフローの最適化に取り組む自動化エンジニア
  • 人間とエージェントの相互作用を改善するUXデザイナー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー