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課程簡介

DeepSeek 為 AI 代理之介紹

  • DeepSeek 模型概覽及其在自動化中的應用。
  • 理解 AI 代理與自主系統。
  • AI 驅動自主性的關鍵挑戰。

將 DeepSeek 整合至 AI 代理

  • 使用 DeepSeek 進行決策與自然語言處理。
  • 將 DeepSeek 模型連接至 AI 代理框架。
  • 最佳化自主系統中 DeepSeek 的效能。

自主系統之強化學習

  • 強化學習概念介紹。
  • 結合 DeepSeek 與強化學習訓練 AI 代理。
  • 微調 AI 模型以實現持續學習。

開發 AI 驅動之機器人技術與自動化

  • 使用 DeepSeek 進行機器人控制與自動化。
  • 在 OpenAI Gym 與 Gazebo 中模擬 AI 驅動自主性。
  • 在現實應用中部署自主系統。

AI 自主性之倫理與安全考量

  • 確保自主代理的 AI 行為符合倫理。
  • 處理 AI 驅動決策中的偏見與公平性。
  • 自主 AI 系統的監管框架。

部署與擴展 AI 代理

  • 在雲端平台與邊緣裝置上部署 AI 代理。
  • 為企業應用擴展 AI 驅動之自動化。
  • 監控與維護自主 AI 系統。

總結與下一步

最低要求

  • 具備 Python 程式編寫能力
  • 理解機器學習概念
  • 熟悉 AI 模型部署與最佳化

對象

  • AI 工程師
  • 機器人開發人員
  • 自動化專家
 14 小時

課程分類