Robot
Складчик
- #1
[Udemy] Архитектура агентных ИИ-систем с Open Claw. Продвинутый уровень (School of AI)
- Ссылка на картинку
Чему вы научитесь:
Вы изучите, как проектировать многоагентные иерархии , реализовывать модели «супервайзер-работник» и строить интеллектуальные деревья делегирования , эффективно распределяющие когнитивную нагрузку между специализированными агентами. Вместо создания монолитных систем ИИ, которые ломаются под натиском сложности, вы научитесь проектировать модульные, масштабируемые экосистемы с четко определенными границами возможностей , протоколами связи и обязанностями агентов на основе ролей . Мы углубимся в распределенные модели координации, стратегии декомпозиции задач , направленные ациклические графы рабочих процессов и интеллектуальную логику маршрутизации, которая гарантирует, что ваши агенты будут сотрудничать, а не конфликтовать.
Память — это основа передовых систем искусственного интеллекта, и этот курс научит вас проектировать многоуровневые архитектуры памяти, включая кратковременную контекстную память , эпизодическую память , семантические хранилища знаний и постоянные векторные базы данных . Вы поймете, как реализовать снимки состояния , контрольные точки, стратегии отката и аудит, чтобы ваши системы оставались стабильными и восстанавливаемыми. Мы также рассмотрим автоматизацию, управляемую событиями , реактивных агентов, интеграцию веб-хуков и модели оркестровки на основе времени, которые преобразуют статические рабочие процессы в динамические, интеллектуальные процессы.
Производственные системы требуют отказоустойчивости, поэтому вы изучите передовые модели отказоустойчивости , включая политики повторных попыток, автоматические выключатели, цепочки эскалации и механизмы защиты с участием человека. Вы разработаете комплексные системы мониторинга с структурированным логированием, отслеживаемостью по цепочкам агентов, мониторингом затрат, отслеживанием задержек и панелями мониторинга производительности. Управление рассматривается как первостепенная архитектурная задача, охватывающая управление доступом на основе ролей (RBAC) , границы разрешений, защиту от внедрения запросов , обеспечение соблюдения политик и готовые к проверке журналы аудита.
К концу этого курса вы сможете спроектировать полноценную, готовую к использованию в производственной среде агентскую экосистему, включающую супервизоров, специализированных сотрудников, триггеры событий, постоянную память, системы логирования, средства управления и панели мониторинга. Это не учебный курс по проектированию систем — это программа по системной архитектуре для разработчиков, которые хотят проектировать масштабируемые, отказоустойчивые и корпоративные инфраструктуры искусственного интеллекта.
Если вы готовы перейти от конструктора ИИ-агентов к настоящему архитектору ИИ-систем , этот курс предоставит вам фреймворки, шаблоны и практические навыки для проектирования интеллектуальных систем, надежно работающих в масштабе.
Для кого предназначен этот курс:
14 разделов • 64 лекций • Общая продолжительность 15 ч 28 мин
- Разработка комплексной архитектуры систем на основе ИИ-агентов, включая многоагентные рабочие процессы, шаблоны оркестровки и системную интеграцию.
- Создавайте масштабируемые платформы искусственного интеллекта, комбинируя модели машинного обучения, конвейеры обработки данных, API и компоненты инфраструктуры.
- Применяйте методы DevOps и развертывания ИИ, такие как контейнеризация, API-шлюзы и инфраструктура как код, для производственных систем ИИ.
- Разрабатывайте специализированные экосистемы агентов искусственного интеллекта для таких приложений, как системы управления продуктами, исследовательские конвейеры, агенты финансового анализа.
- Внедрить безопасный и ответственный подход к проектированию систем искусственного интеллекта, включая защиту конфиденциальности данных, определение границ интеллектуальной собственности, смягчение предвзятости и этические гарантии.
- Оцените готовность системы ИИ, используя методы анализа архитектуры и контрольные списки для анализа системы, применяемые в реальных производственных средах.
- Разработайте процессы мониторинга, наблюдения и эксплуатации для обеспечения надежной работы систем искусственного интеллекта в производственной среде.
- Развивайте архитектурное мышление и профессиональные навыки, необходимые для того, чтобы стать системным архитектором в области искусственного интеллекта, включая разработку документацию дизайн-систем.
Вы изучите, как проектировать многоагентные иерархии , реализовывать модели «супервайзер-работник» и строить интеллектуальные деревья делегирования , эффективно распределяющие когнитивную нагрузку между специализированными агентами. Вместо создания монолитных систем ИИ, которые ломаются под натиском сложности, вы научитесь проектировать модульные, масштабируемые экосистемы с четко определенными границами возможностей , протоколами связи и обязанностями агентов на основе ролей . Мы углубимся в распределенные модели координации, стратегии декомпозиции задач , направленные ациклические графы рабочих процессов и интеллектуальную логику маршрутизации, которая гарантирует, что ваши агенты будут сотрудничать, а не конфликтовать.
Память — это основа передовых систем искусственного интеллекта, и этот курс научит вас проектировать многоуровневые архитектуры памяти, включая кратковременную контекстную память , эпизодическую память , семантические хранилища знаний и постоянные векторные базы данных . Вы поймете, как реализовать снимки состояния , контрольные точки, стратегии отката и аудит, чтобы ваши системы оставались стабильными и восстанавливаемыми. Мы также рассмотрим автоматизацию, управляемую событиями , реактивных агентов, интеграцию веб-хуков и модели оркестровки на основе времени, которые преобразуют статические рабочие процессы в динамические, интеллектуальные процессы.
Производственные системы требуют отказоустойчивости, поэтому вы изучите передовые модели отказоустойчивости , включая политики повторных попыток, автоматические выключатели, цепочки эскалации и механизмы защиты с участием человека. Вы разработаете комплексные системы мониторинга с структурированным логированием, отслеживаемостью по цепочкам агентов, мониторингом затрат, отслеживанием задержек и панелями мониторинга производительности. Управление рассматривается как первостепенная архитектурная задача, охватывающая управление доступом на основе ролей (RBAC) , границы разрешений, защиту от внедрения запросов , обеспечение соблюдения политик и готовые к проверке журналы аудита.
К концу этого курса вы сможете спроектировать полноценную, готовую к использованию в производственной среде агентскую экосистему, включающую супервизоров, специализированных сотрудников, триггеры событий, постоянную память, системы логирования, средства управления и панели мониторинга. Это не учебный курс по проектированию систем — это программа по системной архитектуре для разработчиков, которые хотят проектировать масштабируемые, отказоустойчивые и корпоративные инфраструктуры искусственного интеллекта.
Если вы готовы перейти от конструктора ИИ-агентов к настоящему архитектору ИИ-систем , этот курс предоставит вам фреймворки, шаблоны и практические навыки для проектирования интеллектуальных систем, надежно работающих в масштабе.
Для кого предназначен этот курс:
- Инженеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения, желающие выйти за рамки разработки моделей и научиться проектировать полноценные системы искусственного интеллекта и архитектуры на основе агентов.
- Программисты и разработчики, заинтересованные в интеграции возможностей ИИ в масштабируемые приложения и в понимании архитектуры и развертывания современных платформ ИИ.
- Инженеры по обработке данных и инженеры MLOps, желающие углубить свои знания в области инфраструктуры ИИ, конвейеров обработки данных, моделей развертывания и проектирования систем.
- Менеджеры по продуктам и технические руководители, работающие над продуктами на основе искусственного интеллекта, хотят понять, как проектируются интеллектуальные системы и многоагентные архитектуры на стратегическом уровне.
- Специалисты в области технологий, переходящие на должности архитекторов ИИ, стремятся приобрести знания, необходимые для проектирования корпоративных платформ ИИ.
- Студенты и энтузиасты искусственного интеллекта, желающие понять, как современные системы ИИ переходят от экспериментов к реальному внедрению в производство.
- Базовое понимание концепций искусственного интеллекта или машинного обучения полезно, но не обязательно. Ключевые идеи будут разъяснены на протяжении всего курса.
- Знание языка программирования Python будет полезно для понимания рабочих процессов и примеров использования ИИ.
- Общее понимание концепций разработки программного обеспечения или проектирования систем поможет обучающимся следить за обсуждениями архитектуры.
- Базовые знания концепций облачных вычислений, таких как API, контейнеры или распределенные системы, полезны, но не обязательны.
- Компьютер, способный запускать современные инструменты разработки и получать доступ к онлайн-платформам искусственного интеллекта.
14 разделов • 64 лекций • Общая продолжительность 15 ч 28 мин
- Эволюция от агентов к системам
- Принципы проектирования многоагентных систем
- Модели «руководитель/работник»
- Деревья делегирования и когнитивная нагрузка
- Архитектура памяти в агентных системах
- Автоматизация, управляемая событиями, и реактивные системы
- Отказоустойчивость и восстановление системы
- Системы мониторинга и регистрации данных
- Рамки управления и контроля ИИ
- Экономическое проектирование и оптимизация производительности
- Разработка специализированных агентных экосистем
- Безопасный и ответственный дизайн агента
- Архитектура и инфраструктура развертывания
- Как стать архитектором систем искусственного интеллекта
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.