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Programa do Curso
Introdução aos sistemas Agentic AI
- Definição de Agentic AI e das suas capacidades
- Principais diferenças entre a IA baseada em regras e a IA autónoma
- Casos de utilização e aplicações industriais
Arquitetar sistemas Agentic AI
- Estruturas e ferramentas para a criação de IA autónoma
- Conceber agentes de IA com capacidades orientadas para objectivos
- Implementação de memória, consciência do contexto e adaptabilidade
Desenvolver AI Agents com Python e APIs
- Criação de agentes de IA utilizando OpenAI e DeepSeek APIs
- Integração de modelos de IA com fontes de dados externas
- Tratamento das respostas da API e melhoria das interações dos agentes
Otimização de agentes múltiplos Collaboration
- Conceção de agentes de IA para tarefas cooperativas e competitivas
- Gestão da comunicação entre agentes e delegação de tarefas
- Dimensionamento de sistemas multiagentes para aplicações do mundo real
Melhorar a tomada de decisões em Agentic AI
- Aprendizagem por reforço e agentes de IA auto-aperfeiçoados
- Planeamento, raciocínio e execução de objectivos a longo prazo
- Equilíbrio entre a automatização e a supervisão humana
Segurança, ética e conformidade em Agentic AI
- Abordar os preconceitos e assegurar uma implantação responsável da IA
- Medidas de segurança para a tomada de decisões com base na IA
- Considerações regulamentares para sistemas de IA autónomos
Tendências futuras em Agentic AI
- Avanços na autonomia da IA e nos sistemas de auto-aprendizagem
- Expansão das capacidades dos agentes de IA com aprendizagem multimodal
- Preparação para a próxima geração de IA autónoma
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Experiência com programação Python
- Familiaridade com a integração de modelos de IA baseados em API
Público-alvo
- Engenheiros de IA que desenvolvem sistemas de IA autónomos
- Investigadores de ML que exploram estruturas de IA multi-agente
- Desenvolvedores que implementam automação baseada em IA
14 Horas
