MENU
Nasze ceny
Darmowy fragment
Pobierz fragment w jednym z dostępnych formatów
-
nowość
Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji - ebook
Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji - ebook
Generatywna AI i systemy agentowe w niewyobrażalny wcześniej sposób transformują liczne branże, umożliwiając maszynom generowanie tekstu, obrazów, a nawet planów strategicznych dzięki zdolności do analizy kontekstu i adaptacji do zmieniających się warunków. Odpowiedzialne zastosowanie agentów AI wymaga jednak od architektów głębokiego zrozumienia zasad ich działania.
Dzięki tej książce poznasz podstawy generatywnej sztucznej inteligencji i architektury agentowej, a także nauczysz się projektować systemy zdolne do planowania, uczenia się i samodoskonalenia. Autorzy opisują kluczowe struktury decyzyjne, mechanizmy adaptacji i techniki planowania wieloetapowego. Znajdziesz tu omówienie integracji z narzędziami zewnętrznymi, strategii koordynatorawykonawcydelegatora w skalowalnych agentach AI, jak również zagadnienia związane z bezpieczeństwem, zaufaniem i etyką niezbędne do tworzenia systemów zgodnych z ludzkimi wartościami. Zapoznasz się ponadto z rzeczywistymi zastosowaniami agentowej sztucznej inteligencji w automatyce, finansach czy ochronie zdrowia.
Najważniejsze zagadnienia:
- podstawy generatywnej AI i systemów agentowych
- agenty AI w dynamicznych środowiskach
- analizowanie własnych działań agenta AI i improwizowanie
- planowanie złożonych zadań i korzystanie z zewnętrznych narzędzi
- zwiększanie przejrzystości, odpowiedzialności i niezawodności AI
- zastosowanie agentów AI w różnych branżach
Ta książka to nie tylko kompendium techniczne. Zachęca badaczy, liderów branży i innowatorów do aktywnego udziału w tworzeniu kolejnego rozdziału AI!
Matthew R. Scott, CTO, Minset.ai
Spis treści
O autorach
O recenzentach
Przedmowa
Przedmowa 2
Wstęp
Część 1. Podstawy generatywnej sztucznej inteligencji i systemów agentowych
- Rozdział 1. Podstawy generatywnej sztucznej inteligencji
- Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
- Rodzaje modeli generatywnej sztucznej inteligencji
- Autokodery wariacyjne
- Sieci GAN
- Modele autoregresyjne i architektura transformera
- Agenty AI oparte na modelach językowych
- Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
- Wyzwania i ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji
- Jakość danych i stronniczość
- Prywatność danych
- Zasoby obliczeniowe
- Implikacje etyczne i społeczne
- Uogólnianie i kreatywność
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Dalsza lektura
- Bibliografia
- Rozdział 2. Zasady systemów agentowych
- Wymagania techniczne
- Pojęcia samorządności, sprawczości i autonomii
- Samorządność
- Sprawczość
- Autonomia
- Przykład sprawczości i autonomii w agentach
- Przegląd inteligentnych agentów i ich cech charakterystycznych
- Architektura systemów agentowych
- Architektury deliberatywne
- Architektury reaktywne
- Architektury hybrydowe
- Systemy wieloagentowe
- Definicja i cechy systemów wieloagentowych
- Mechanizmy interakcji w systemach wieloagentowych
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Rozdział 3. Główne składniki inteligentnych agentów
- Wymagania techniczne
- Reprezentacja wiedzy w inteligentnych agentach
- Sieci semantyczne
- Ramki
- Reprezentacje oparte na logice
- Rozumowanie w inteligentnych agentach
- Rozumowanie dedukcyjne
- Rozumowanie indukcyjne
- Rozumowanie abdukcyjne
- Mechanizmy uczenia się agentów adaptacyjnych
- Podejmowanie decyzji i planowanie w systemach agentowych
- Funkcja użyteczności
- Algorytmy planowania
- Rozszerzanie możliwości agentów za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji
- Początek tworzenia agentowej sztucznej inteligencji
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
Część 2. Projektowanie i wdrażanie agentów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji
- Rozdział 4. Refleksja i introspekcja w agentach
- Wymagania techniczne
- Istota refleksji w agentach
- Usprawnione podejmowanie decyzji
- Adaptacja
- Kwestie etyczne
- Interakcja człowiek - komputer
- Introspekcja w inteligentnych agentach
- Implementacja możliwości refleksyjnych
- Wnioskowanie tradycyjne
- Metarozumowanie
- Samowyjaśnianie
- Samomodelowanie
- Zastosowania i przykłady
- Czatboty obsługi klienta
- Osobiste agenty marketingowe
- Systemy transakcji finansowych
- Agenty prognozujące
- Strategie cenowe w handlu elektronicznym
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Rozdział 5. Umożliwianie korzystania z narzędzi i planowania w agentach
- Wymagania techniczne
- Koncepcja wykorzystania narzędzi przez agenty
- Wywoływanie funkcji i narzędzi
- Definiowanie narzędzi dla agentów
- Rodzaje narzędzi
- Znaczenie narzędzi w systemach agentowych
- Algorytmy planowania
- Mniej praktyczne algorytmy planowania
- Umiarkowanie praktyczny algorytm planowania: FF
- Najbardziej praktyczne algorytmy planowania
- Integracja wykorzystania narzędzi i planowania
- Rozumowanie o narzędziach
- Planowanie wykorzystania narzędzi
- Analiza praktycznych zastosowań
- Przykład z frameworkiem CrewAI
- Przykład z frameworkiem AutoGen
- Przykład z frameworkiem LangGraph
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Rozdział 6. Analiza podejścia koordynator - wykonawca - delegator
- Wymagania techniczne
- Model CWD
- Kluczowe zasady modelu CWD
- Model CWD inteligentnego agenta turystycznego
- Projektowanie agentów z przypisanymi rolami
- Role i obowiązki poszczególnych agentów
- Komunikacja i współpraca agentów
- Komunikacja
- Mechanizm koordynacji
- Negocjacje i rozwiązywanie konfliktów
- Dzielenie się wiedzą
- Wdrażanie podejścia CWD w systemach generatywnej sztucznej inteligencji
- Prompty systemowe i zachowanie agenta
- Formatowanie instrukcji
- Wzorce interakcji
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Rozdział 7. Skuteczne techniki projektowania systemów agentowych
- Wymagania techniczne
- Ukierunkowane prompty systemowe i instrukcje dla agentów
- Określanie celów
- Specyfikacje zadań
- Świadomość kontekstowa
- Przestrzenie stanów i modelowanie środowiska
- Reprezentacja przestrzeni stanów
- Modelowanie środowiska
- Wzorce integracji i interakcji
- Monitorowanie i adaptacja
- Architektura pamięci agenta i zarządzanie kontekstem
- Pamięć krótkotrwała (pamięć robocza)
- Pamięć długotrwała (baza wiedzy)
- Pamięć epizodyczna (historia interakcji)
- Zarządzanie kontekstem
- Integracja z procesem podejmowania decyzji
- Przetwarzanie sekwencyjne i przetwarzanie równoległe w agentowych cyklach pracy
- Przetwarzanie sekwencyjne
- Przetwarzanie równoległe
- Optymalizacja cyklu pracy
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
Część 3. Zaufanie, bezpieczeństwo, etyka i zastosowania
- Rozdział 8. Budowanie zaufania do systemów generatywnej sztucznej inteligencji
- Wymagania techniczne
- Znaczenie zaufania w dziedzinie sztucznej inteligencji
- Metody budowania zaufania
- Przejrzystość i wyjaśnialność
- Radzenie sobie z niepewnością i uprzedzeniami
- Skuteczne komunikowanie wyników
- Kontrola i zgoda ze strony użytkownika
- Etyka i odpowiedzialność
- Wdrażanie przejrzystości i wyjaśnialności
- Radzenie sobie z niepewnością i uprzedzeniami
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Rozdział 9. Zarządzanie kwestiami bezpieczeństwa i etyki
- Potencjalne zagrożenia i wyzwania
- Ataki adwersarialne
- Uprzedzenia i dyskryminacja
- Dezinformacja i halucynacje
- Naruszenia prywatności danych
- Zagrożenia związane z własnością intelektualną
- Przygotowanie bezpiecznej i odpowiedzialnej AI
- Standardy i ramy etyczne
- Projektowanie zorientowane na człowieka
- Odpowiedzialność
- Prywatność i ochrona danych
- Zaangażowanie różnych interesariuszy
- Rozwiązywanie problemów z zakresu prywatności i bezpieczeństwa
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Potencjalne zagrożenia i wyzwania
- Rozdział 10. Typowe przypadki użycia i zastosowania
- Zastosowania kreatywne i artystyczne
- Ewolucja agentów kreatywnych i artystycznych
- Zastosowania w praktyce
- Przetwarzanie języka naturalnego i agenty konwersacyjne
- Ewolucja agentów językowych
- Zastosowania w praktyce
- Robotyka i systemy autonomiczne
- Ewolucja agentów robotycznych
- Zastosowania w praktyce
- Wspomaganie decyzji i optymalizacja
- Ewolucja systemów wspomagania decyzji
- Zastosowania w praktyce
- Podsumowanie
- Pytania
- Odpowiedzi
- Zastosowania kreatywne i artystyczne
- Rozdział 11. Podsumowanie i perspektywy na przyszłość
- Podsumowanie kluczowych koncepcji
- Nowe trendy i kierunki badań
- Inteligencja multimodalna, czyli integracja różnorodnych danych wejściowych
- Zaawansowane rozumienie języka
- Uczenie się przez doświadczenie, czyli innowacje w uczeniu przez wzmacnianie
- Praktyczne zastosowania w różnych branżach
- Ogólna sztuczna inteligencja
- Co wyróżnia ogólną sztuczną inteligencję?
- Największe wyzwanie
- Nauka uczenia się
- Zrozumienie rzeczywistego świata
- Wyzwania i możliwości
- Podsumowanie
Skorowidz
| Kategoria: | Programowanie |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-289-3320-0 |
| Rozmiar pliku: | 6,7 MB |
