Course Outline

AI Agents에 대한 DeepSeek 소개

  • DeepSeek 모델 및 자동화에서의 응용 프로그램 개요.
  • AI 에이전트와 자율 시스템을 이해합니다.
  • AI 기반 자율성의 주요 과제

DeepSeek을 AI Agents와 통합

  • DeepSeek을 의사결정 및 자연어 처리에 사용합니다.
  • DeepSeek 모델을 AI 에이전트 프레임워크에 연결합니다.
  • 자율 시스템에서 성능 최적화DeepSeek

Reinforcement Learning 자율 시스템의 경우

  • 강화 학습 개념 소개.
  • DeepSeek 및 강화 학습을 사용하여 AI 에이전트를 훈련합니다.
  • 지속적인 학습을 위한 AI 모델 미세 조정.

AI 기반 Robotics 및 자동화 개발

  • 로봇 제어 및 자동화를 위해 DeepSeek을 사용합니다.
  • OpenAI Gym 및 Gazebo에서 AI 기반 자율성 시뮬레이션.
  • 실제 애플리케이션에 자율 시스템을 배포합니다.

AI 자율성의 윤리 및 안전 고려 사항

  • 자율 에이전트에서 윤리적인 AI 행동을 보장합니다.
  • AI 기반 의사결정에서 편견과 공정성을 다루는 방법.
  • 자율 AI 시스템에 대한 규제 프레임워크.

배포 및 확장AI Agents

  • 클라우드 플랫폼과 에지 디바이스에 AI 에이전트를 배포합니다.
  • 기업용 애플리케이션을 위한 AI 기반 자동화 확장.
  • 자율 AI 시스템 모니터링 및 유지관리.

요약 및 다음 단계

Requirements

  • Python 프로그래밍에 대한 능숙함
  • 머신 러닝 개념 이해
  • AI 모델 배포 및 최적화에 대한 지식

청중

  • AI 엔지니어
  • Robotics 개발자
  • 자동화 전문가
 14 Hours

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