[00:02] приглашенным профессором на кафедре компьютерных наук.  Я начала свою карьеру в Google с обучения магистерских программ, и последние 6 лет я наблюдала за развитием процесса . Меня зовут Азалия Мирхоссейни.  Я доцент кафедры
[00:16] компьютерных наук.  Я несколько лет проработал в Google Brain, занимаясь разработкой искусственного интеллекта для систем и проектирования микросхем.  Я провел некоторое время в Anthropic, работая над проектом Claude, а сейчас работаю в Стэнфорде, и меня очень вдохновляет исследование
[00:30] самосовершенствующихся систем искусственного интеллекта. Если вы работаете в какой-либо сфере, требующей интеллектуального труда , ваша работа [в музыке] непременно будет преобразована с помощью агентных систем.
[00:45] В этом курсе вы узнаете о системах искусственного интеллекта, способных мыслить, предпринимать действия, учиться на основе обратной связи и совершенствоваться для достижения Что касается построения этих систем, то здесь, по сути, есть три [музыкальных]
[00:58] компонента.  Здесь есть масштабируемость задач, возможность предпринимать действия с помощью инструментов и [музыка] возможность самосовершенствования. Вы также узнаете об открытых проблемах в этой области, где сможете поработать над [музыкой], чтобы продвинуться вперед в области агентного ИИ.
[01:12] Итак, сегодня мы поговорим о масштабировании при выводе данных.  Существует три Пройдя этот курс, поняв, как разрабатываются и оптимизируются эти агенты , вы сможете стать частью этой [музыкальной] миграции, направленной на внедрение
[01:27] все большей автоматизации и новых возможностей в повседневную жизнь и работу. Сегодня мы рассмотрим, как можно замкнуть цикл, чтобы еще больше улучшить модели. В ходе истории проблемы, которые мы наблюдаем при создании агентных
[01:42] систем, только начинают проявляться, и существует множество исследовательских вопросов, на которые необходимо ответить, будь то создание правильного набора возможностей модели, [музыка] как заставить эти модели хорошо работать с инструментами и как построить цикл
[01:54] самосовершенствования. Таким образом, понимая агентные системы, зная, как они спроектированы и как мы можем их оптимизировать, вы можете стать ключевым фактором следующей волны трансформации в
[02:08] of transformation in the workflow systems.