AI Agentic: ساختمانی عوامل AI برای اولین بار

مدرس Morten Rand-Hendriksen

انتشار 2024/07/25

مدت زمان 43m 35s

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Agentic AI: Building Data-First AI Agents

در این دوره ، مربی ارشد کارکنان Morten Rand-Hendriksen و مایکروسافت مدیر Data & AI استراتژی Viroopax Mirji چالش های داده ها را هنگام ساختن نمایندگان هوش مصنوعی با آنها روبرو می کنند. این دوره به بررسی کیفیت داده ها ، حریم خصوصی ، ادغام و تعصب ، با نمونه های دنیای واقعی صنایع مانند مراقبت های بهداشتی و وسایل نقلیه خودمختار می پردازد. این گفتگو بهترین شیوه ها را برای مدیریت داده ها ، حاکمیت و انتقال به آینده ای محور AI در اختیار شما قرار می دهد و از شفافیت و پاسخگویی در سیستم های هوش مصنوعی اطمینان می دهد.

AI Agents بهره وری هوش مصنوعی Artificial Intelligence (AI)

Introduction

Data-first AI agents ()

1. Data-First AI Agents

The importance of data in AI agents ()

Dealing with data puddles ()

Bringing structure to agentive AI data ()

Mitigating risks when building agentive AI ()

Agentive AI and data governance ()

Responsible AI and data ()

When to build agentive AI systems ()

How to build trust in AI agents ()

The data lifecycle of agentive AI ()

Using AI as a data opportunity ()

2. Conclusion

Agentive AI as an opportunity space ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش AI Agentic: ساختمانی عوامل AI برای اولین بار

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Agentic AI: Building Data-First AI Agents در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

این مسیر یادگیری، رهبران فناوری را با آخرین روندهای مولد هوش مصنوعی، نحوه کار آنها و نحوه اعمال آنها در تیم، محصول و سازمان خود مجهز می کند. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را کاوش کنید. در زمینه‌های خاص مانند مدل‌های زبانی بزرگ کنکاش کنید. به علاوه، جنبه‌های مهمی مانند ملاحظات اخلاقی، مقررات و انطباق، استراتژی‌های پیاده‌سازی، و روندهای نوظهور مانند مدل‌های چندوجهی و عوامل هوش مصنوعی را بررسی کنید.

آموزش AI Agentic: ساختمانی عوامل AI برای اولین بار ، ایستگاه شماره 22 در مسیر یادگیری درک هوش مصنوعی مولد برای رهبران فناوری ، است.