AI 代理简介
An Introduction to AI Agents
从基于目标到自学习人工智能代理
你将学到什么
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定义人工智能代理及其组件的概念,例如传感器、执行器、状态和目标。
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比较和对比不同类型的人工智能代理,例如简单反射代理、基于模型的代理、基于目标的代理、基于效用的代理、学习代理
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使用 Python 以及各种工具和框架(例如 ML-Agents、Q-learning 和强化学习)实现 AI 代理。
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应用人工智能代理来解决现实世界的问题,例如游戏、机器人、自然语言处理和计算机视觉。
要求
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本课程建议您对 Python、神经网络和机器学习有基本的了解。
描述
您有兴趣学习如何创建可以解决现实世界问题的智能系统吗?您想探索人工智能及其应用的迷人领域吗?如果是,那么本课程适合您!本课程包括六堂讲座以及一些讲义和资源。通过利用本课程中的所有内容,您今天就可以成为人工智能代理专家!不要错过这个令人兴奋的机会和这个令人兴奋的课程。
在本课程中,您将:
- 了解人工智能和智能代理的基本概念和术语
- 了解不同类型的人工智能代理,例如简单反射代理、基于模型的代理、基于目标的代理、基于效用的代理、学习代理和分层代理
- 使用 Python 以及各种工具和框架(例如 ML-Agents、Q-learning 和强化学习)实现 AI 代理
- 应用人工智能代理解决现实世界的问题,例如游戏、机器人、自然语言处理和计算机视觉
- 评估人工智能代理的性能和局限性,并探索人工智能的伦理和社会影响
完成本课程后,您将拥有人工智能和智能代理的坚实基础,并且能够创建自己的人工智能项目和应用程序。您还将收到一份结业证书,您可以在简历和作品集上展示该证书。
本课程适合谁:
- 本课程适合任何想要学习和了解基于代理的人工智能当前可以做什么以及不同类型的人。
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