Arcanum12th

Курс

26 сабақтар 7 modules Certificate

ЖИ агенттері — теориядан тірі жүйелерге

Бұл курс ЖИ агенттерінің дамуын қарастырады — іргелі теориялық модельдерден бастап нақты, «тірі» жүйелерде қолдануға дейін. Қатысушылар автономды шешім қабылдау қағидаларын, агенттер арасындағы өзара әрекеттесуді және күрделі орталарға біріктіруді үйренеді. Бағдарлама теорияны, практикалық жаттығуларды және кейстік талдауларды біріктіріп, болашақтағы интеллектуалды көпагентті жүйелерді құруға дайындайды.

Mykhailo Kapustin
3,374USD300
Lifetime access

Алатын дағдыларыңыз

  • test skill
Like this course?

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.

26 сабақтар

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.

Курс бағдарламасы

7 modules · 0 lessons · 0 homeworks

Модуль 1

ЖИ агенті деген не және ол не үшін қажет

Сіз ЖИ агентін қарапайым бағдарламалық жасақтамадан не ерекшелендіретінін үйренесіз, PEAS моделін зерттейсіз және агенттердің негізгі түрлерін – реактивтіден гибридке дейін қарастырасыз. Практикада Python-да алғашқы мини-агентті жасайсыз.

Модуль 2

Агенттің архитектурасы және миы

Бұл модульде сіз ЖИ агенттерінің ішкі архитектурасын зерттейсіз — BDI моделі (Belief–Desire–Intention) мен STRIPS-тен бастап LLM-reasoning-ке дейінгі жоспарлау әдістеріне дейін. Біз қысқа мерзімді, ұзақ мерзімді жад үлгілерін және FAISS, Pinecone сияқты заманауи векторлық дерекқорларды қарастырамыз. Сондай-ақ, Chain-of-Thought және өзіндік рефлексияны «ойлаудың» алғашқы түрлері ретінде зерттейсіз. Практикада LangChain және векторлық дерекқорлар негізінде жад пен жоспарлаушысы бар агент жасайсыз.

Модуль 3

Тілдік модельдер — өзек ретінде

Бұл модульде сіз үлкен тілдік модельдерді (LLM) ЖИ агенттерінің «миы» ретінде зерттейсіз — олардың күшті және әлсіз жақтарын. Модельдермен тиімді байланыс орнату үшін prompt engineering әдістерін, сондай-ақ агенттердің өзін-өзі жетілдіруіне мүмкіндік беретін өзіндік сын мен рефлексия тәсілдерін үйренесіз. Сонымен қатар, AutoGPT, BabyAGI және MetaGPT сияқты озық архитектураларды қарастырамыз. Практикада өзіңіздің «мини-AutoGPT»-ні жасайсыз.

Модуль 4

Көп агентті әлемдер

Бұл модульде бірнеше агент өзара әрекеттесетін, бірлесіп жұмыс істейтін және бәсекелесетін көп агентті жүйелерге (MAS) терең үңілесіз. Сіз таратылған жоспарлау, ұжымдық шешім қабылдау және консенсус құруды үйренесіз. Кейстерге Minecraft ойынын зерттейтін Voyager агенті және CAMEL диалогтық агенттері кіреді. Сондай-ақ агент-экономика және «цифрлық колониялар» идеясы талқыланады. Практикада бір уақытта әріптесіп, бәсекелесетін екі агент жасайсыз.

Модуль 5

Оқу және эволюция

Бұл модульде агенттердің уақыт өте келе қалай үйренетіні және эволюцияланатыны қарастырылады. Сіз OpenAI Gym сияқты орталарда күшейту арқылы оқуды, self-play және meta-learning әдістерін, сондай-ақ цифрлық агенттер табиғи сұрыптаудан өтетін эволюциялық тәсілдерді үйренесіз. Сондай-ақ тәжірибемен шынымен ақылдырақ болатын агенттерді жобалау жолдарын талқылаймыз. Практикада ойын ойнауды немесе тапсырманы оңтайландыруды үйренетін RL-агент жасайсыз.

Модуль 6

Этика, қауіпсіздік және болашақ

Бұл модуль ЖИ агенттерінің этикалық, қауіпсіздік және әлеуметтік мәселелерін қарастырады. Сіз құрал мен «әңгімелесуші» арасындағы шекараны, сүзгілер мен шектеулердің рөлін және агенттердің «цифрлық субъект» ретіндегі құқықтық мәртебесін талқылайсыз. Соңында дипломатия, ғылым және өнер салаларында жаңа әлеуметтік актерлер ретінде агенттердің болашағын зерттейміз. Практикада сіз шектеулері бар қауіпсіз агент жобалайсыз.

Модуль 7

Қорытынды жоба: өз агентіңді жаса

Қорытынды жобада сіз есте сақтайтын, жоспарлайтын және әрекет ететін өз ЖИ агентіңізді құрастырасыз. Ол нақты ортаға (API, чат немесе веб-сервис) интеграциялануы керек және ойыншық емес, пайдалы құрал немесе зерттеуші ретінде жұмыс істеуі тиіс. Жобаға мысалдар: Trello және Slack арқылы команданы басқаратын агент-менеджер; мақалаларды оқып, қорытынды жасайтын агент-зерттеуші; диалог және рефлексия арқылы жұмыс істейтін агент-терапевт.

Курс авторлары

Learn from practicing specialists

Курстың бейне материалы

2

FAQ

sad

Test que
Test ans

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

By sending, you agree to the privacy policy.