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Programa do Curso
Introdução aos Sistemas de IA Agêntica
- Definindo IA agêntica e suas capacidades
- Principais diferenças entre IA baseada em regras e IA autônoma
- Casos de uso e aplicações na indústria
Arquitetura de Sistemas de IA Agêntica
- Frameworks e ferramentas para construir IA autônoma
- Projetando agentes de IA com capacidades orientadas a objetivos
- Implementando memória, contexto e adaptabilidade
Desenvolvimento de Agentes de IA com Python e APIs
- Construindo agentes de IA
- Integrando modelos de IA com fontes de dados externas
- Lidando com respostas de API e melhorando interações de agentes
Otimização da Colaboração Multi-Agente
- Projetando agentes de IA para tarefas cooperativas e competitivas
- Gerenciando comunicação entre agentes e delegação de tarefas
- Escalando sistemas multi-agente para aplicações do mundo real
Aumento da Tomada de Decisões em IA Agêntica
- Aprendizado por reforço e agentes de IA auto-melhoráveis
- Planejamento, raciocínio e execução de objetivos a longo prazo
- Equilibrando automação com supervisão humana
Segurança, Ética e Conformidade em IA Agêntica
- Abordando vieses e garantindo implementações responsáveis de IA
- Medidas de segurança para tomada de decisões baseadas em IA
- Considerações regulatórias para sistemas de IA autônomos
Tendências Futuras em IA Agêntica
- Avanços na autonomia de IA e sistemas auto-aprendizes
- Expansão das capacidades de agentes de IA com aprendizado multimodal
- Preparando-se para a próxima geração de IA autônoma
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão básica de conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- Familiaridade com a integração de modelos de IA baseados em API
Público-Alvo
- Engenheiros de IA desenvolvendo sistemas de IA autônomos
- Pesquisadores de ML explorando frameworks de IA multi-agente
- Desenvolvedores implementando automação baseada em IA
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
Bom misto de conhecimento e prática
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Máquina Traduzida
A mistura de teoria e prática e de perspectivas de alto e baixo nível
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Máquina Traduzida