Get in Touch
 Duration 14 hours

Course Outline

Uvod u Agentic AI

  • Definisanje agentic AI i njegovog odnosa prema tradicionalnim AI sistemima
  • Pregled arhitektura zasnovanih na razumu, memoriji i ciljevima
  • Ključne upotrebe i industrijske primene

Osnovni koncepti i obrasci dizajna

  • Agent loop: percepcija, razumevanje i akcija
  • Sistemi sa jednim agentom u odnosu na sisteme sa više agenata
  • Interakcija sa okruženjem i pozivanje alata

Osnove inženjeringa promta

  • Dizajniranje efikasnih promtova za razumevanje i dekompoziciju zadataka
  • Korišćenje primera, ograničenja i uloga za bolju kontrolu
  • Sistematsko ispitivanje grešaka i iteracija promtova

Izgradnja jednostavnih agentic workflow-ova

  • Implementacija agent loop-a u Python-u
  • Integracija sa API-jima i jednostavnim alatima
  • Upravljanje stanjem i memorijom agenta

Odgovoran dizajn i prakse bezbednosti

  • Etičke razmatranja i odgovorno korišćenje agenata
  • Pristranost, transparentnost i odgovornost u AI sistemima
  • Kontrola pristupa, zaštita podataka i bezbednost sadržaja

Praktični projekat: Dizajniranje odgovornog agenta

  • Definisanje opsega problema i ciljeva
  • Razvoj promta i logike kontrole
  • Testiranje, usavršavanje i evaluacija ponašanja agenta

Requirements

  • Osobno razumevanje koncepta AI ili mašinskog učenja
  • Znajanstvo Python sintakse i skriptiranja
  • Iskustvo u radu sa podacima ili aplikacijama zasnovanim na API-jima

Ciljna publika

  • Naучnici o podacima koji su novi u razvoju agentic AI
  • Junior ML inženjeri koji istražuju primenjene arhitekture agenata
  • Tehnološki menadžeri koji žele da razumeju principe dizajna agenata i bezbednosti

Number of participants


Price per participant

Testimonials (3)

Upcoming Courses

Related Categories