コース概要

自律エージェントの導入

  • 何が自律エージェントなのか?
  • 主要な特性と機能性
  • 業界での応用例

エージェント設計の核心概念

  • エージェントアーキテクチャと種類
  • エージェント環境の理解
  • マルチエージェントシステムと相互作用

強化学習を使用したAIエージェントの構築

  • 強化学習(RL)の概要
  • エージェントの報酬システム設計
  • OpenAI Gymを使用したエージェント訓練

実践的なアプリケーションの開発

  • 自律エージェントを用いた推奨システムの作成
  • プロセス自動化にエージェントを実装する
  • 環境監視とセンシングにエージェントを使用する

既存システムへのエージェント統合

  • 外部APIとの通信
  • クラウドベースのアーキテクチャにエージェントを埋め込む
  • 既存ツールとの互換性の確保

課題と倫理的考慮事項への対応

  • 予期せぬエージェント行動への対処
  • 公正さと包摂性の確保
  • 法規制および倫理基準の遵守

高度なエージェント機能の探求

  • 自然言語処理の取り込み
  • マルチエージェント協働の活用
  • AIを用いた意思決定の強化

自律エージェントの将来トレンド

  • エージェント設計における新技術
  • 多様な業界での応用範囲の拡大
  • 自律システムにおける機会と課題

まとめと次ステップ

要求

  • 機械学習の基本概念に関する理解
  • Pythonプログラミングの知識
  • アルゴリズム設計と実装の経験

対象者

  • AI開発者
  • データサイエンティスト
  • ソフトウェアエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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