קורס
AI Agents — From Theory to Living Systems
This course explores the evolution of AI agents, from fundamental theoretical models to their implementation in real-world, living systems. Participants will learn the principles of autonomous decision-making, interaction between agents, and integration with complex environments. The program combines theory, practical exercises, and case studies to prepare students for building intelligent multi-agent systems of the future.
מיומנויות שתרכשו
- test skill
Format
How the learning works
A structured path of video lessons, hands-on practice and mentor feedback.
Video lessons with theory and practice
Structured modules you go through at your own pace, with lifetime access.
7 modules
A clear step-by-step structure from basics to production.
Hands-on practice
Interactive tasks and homework on real cases.
Mentor homework review
Line-by-line feedback and unlimited resubmissions.
Certificate
A named certificate on completion.
תוכנית הקורס
7 modules · 0 lessons · 0 homeworks
מהו סוכן בינה מלאכותית ולמה אנחנו צריכים אותו
תלמד מה מבדיל סוכן בינה מלאכותית מתוכנה רגילה, תחקור את מודל PEAS ותלמד על הסוגים המרכזיים של סוכנים — מתגובתיים ועד היברידיים. בפועל, תיצור את המיני-סוכן הראשון שלך ב-Python.
ארכיטקטורה והמוח של הסוכן
במודול זה תחקור את הארכיטקטורה הפנימית של סוכני בינה מלאכותית — ממודל BDI (אמונה–רצון–כוונה) ועד שיטות תכנון מ-STRIPS ועד נימוק מבוסס LLM. נעמיק במודלים של זיכרון — קצר טווח, ארוך טווח ובסיסי נתונים וקטוריים מודרניים כמו FAISS ו-Pinecone. תלמד גם על Chain-of-Thought ועל רפלקציה עצמית כתחילתו של "חשיבה". בפועל, תבנה סוכן עם זיכרון ומתכנן באמצעות LangChain ובסיסי נתונים וקטוריים.
מודלי שפה כליבה
במודול זה תחקור מודלי שפה גדולים (LLM) כ"מוח" של סוכני בינה מלאכותית — היתרונות והמגבלות שלהם. תלמד טכניקות של prompt engineering לתקשורת יעילה עם המודלים, וכן שיטות של ביקורת עצמית ורפלקציה שמאפשרות לסוכנים להשתפר. נסקור גם ארכיטקטורות מתקדמות כמו AutoGPT, BabyAGI ו-MetaGPT. בפועל, תבנה את ה-"mini-AutoGPT" הראשון שלך.
עולמות מרובי-סוכנים
במודול זה תצלול אל מערכות מרובי-סוכנים (MAS), שבהן סוכנים מרובים מתקשרים, משתפים פעולה ומתחרים. תלמד על תכנון מבוזר, קבלת החלטות קולקטיבית ובניית קונצנזוס. מחקרי מקרה כוללים את Voyager (סוכן שחוקר את Minecraft) ואת CAMEL (סוכנים דיאלוגיים). נעסוק גם בכלכלה סוכנים וברעיון של 'מושבות דיגיטליות'. בפועל, תיצור שני סוכנים שמשתפים פעולה ומתחרים בו זמנית.
למידה ואבולוציה
מודול זה חוקר כיצד סוכנים לומדים ומתפתחים לאורך זמן. תלמד על למידה בחיזוק בסביבות כמו OpenAI Gym, על self-play ו-meta-learning, וכן על גישות אבולוציוניות שבהן סוכנים דיגיטליים עוברים 'ברירה טבעית'. נדון גם כיצד לעצב סוכנים שבאמת הופכים לחכמים יותר עם הניסיון. בפועל, תבנה סוכן RL שלומד לשחק או לאופטם משימה.
אתיקה, בטיחות והעתיד
מודול זה עוסק באתגרים האתיים, הבטיחותיים והחברתיים של סוכני בינה מלאכותית. תדון היכן עובר הקו בין כלי ל"בן שיח", בתפקידם של פילטרים ומגבלות ובשאלות לגבי המעמד המשפטי של סוכנים כ"ישויות דיגיטליות". לבסוף, נבחן את עתידם של סוכנים כשחקנים חברתיים חדשים בדיפלומטיה, מדע ואמנות. בפועל, תעצב סוכן בטוח עם מגבלות מובנות.
פרויקט סופי: צור סוכן משלך
בפרויקט הסופי תעצב ותיישם סוכן בינה מלאכותית משלך שיכול לזכור, לתכנן ולפעול. עליו להיות משולב בסביבה אמיתית (API, צ'אט או שירות אינטרנט) ולתפקד ככלי שימושי או חוקר, ולא כצעצוע. דוגמאות לפרויקטים: סוכן-מנהל שמנהל משימות ב-Trello ו-Slack, סוכן-חוקר שקורא מאמרים ומסיק מסקנות, או סוכן-מטפל שעובד עם דיאלוג ורפלקציה.
מחברי הקורס
Learn from practicing specialists
חומר וידאו של הקורס
2
Овладейте кварцевыми резонаторамиИсследуйте преобразование энергии в кварцевых резонаторах. Углубитесь в механизмы создания стабильных частот и их применение.
Мастерство в Пульсоксиметрии: Полное РуководствоОвладейте методами пульсоксиметрии. Узнайте о сенсорах, LED технологиях и измерении кислорода для медицинских приложений.FAQ
sad
Test que
Still have questions?
Contact our team
We'll answer questions about the program, payment options and team training.
- Reply within one business day
- Team training from 3 people