دورة هندسة وتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء

نظرة عامة على الدورة

أهداف التعلم

• بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• فهم المبادئ الأساسية وهندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء.
• تحديد حالات الاستخدام المناسبة للأنظمة متعددة الوكلاء.
• تصميم أدوار الوكلاء ومسؤولياتهم ضمن النظام.
• تطبيق أساليب توزيع المهام وتنسيقها بين الوكلاء.
• تصميم آليات التواصل وتبادل المعلومات بين الوكلاء.
• إدارة السياق والذاكرة والحالة في البيئات متعددة الوكلاء.
• دمج الوكلاء مع الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات.
• تصميم سير عمل متعدد الوكلاء للمهام المعقدة.
• إدارة التعارضات والاعتماديات وحالات الفشل بين الوكلاء.
• تقييم أداء وموثوقية وكفاءة الأنظمة متعددة الوكلاء.
• تطبيق متطلبات الأمن والحوكمة والمراقبة للأنظمة متعددة الوكلاء.
• تطوير استراتيجيات لنشر وتوسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء.

من يجب أن يحضر

مخرجات التعلم

• عند استكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• تقييم هندسة الأنظمة متعددة الوكلاء وفق متطلبات الاستخدام.
• تحديد الحالات التي تتطلب حلولاً متعددة الوكلاء بدلاً من الوكيل الواحد.
• تصميم أدوار الوكلاء ونطاق مسؤوليات كل وكيل.
• تطوير استراتيجيات لتوزيع المهام وتنسيق تنفيذها.
• تصميم بروتوكولات للتواصل وتبادل المعلومات بين الوكلاء.
• تطبيق آليات لإدارة الذاكرة والسياق والحالة المشتركة.
• دمج الوكلاء مع الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والأنظمة المؤسسية.
• تطوير سير عمل متعددة الوكلاء للعمليات المعقدة.
• إدارة التعارضات والاعتماديات وحالات الفشل والاسترداد.
• تقييم الدقة والموثوقية والأداء واستخدام الموارد.
• تطبيق آليات الأمن والحوكمة والمراقبة وقابلية التتبع.
• إعداد خارطة طريق عملية لتطوير ونشر وتوسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء.

محتوى الدورة