台灣現場Agentic AI培訓

這門台灣的即時培訓課程探討代理型AI如何重塑組織工作流程、人才策略與職位設計。本課程適合中等專業水準的從業者，涵蓋自主決策、企業準備度及治理架構，以確保AI採用的負責任與合規性。

此由講師帶領的 台灣 即時培訓介紹 Agentic AI，涵蓋提示工程、設計模式及負責任的使用實務。參與者將學習使用 Python 建構簡單的智能體工作流程、整合工具，並實施安全實務，以打造有效、安全且具擴展性的自主系統。

本課程為在台灣（線上或線下）舉辦的講師主導實戰培訓，旨在協助中階級別的人工智慧開發者及自動化專家將自治能力整合至人工智慧驅動的應用程式中。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解具自治能力的人工智慧原理及自主決策機制。
• 實作具備自我最佳化技術的目標導向人工智慧代理。
• 整合多代理協作，以解決複雜問題。
• 透過適應性使用者體驗，增強人機互動。
• 在實際應用中部署具自治能力的人工智慧模型。

本課程由講師主導，提供現場（線上或線下）培訓，旨在協助進階專業人士利用自主式AI框架開發及優化多智能體系統。

課程結束後，學員將能夠：

• 理解多智能體環境中自主式AI的原理。
• 開發可自主互動的AI驅動代理。
• 實現強化學習，以獲得適應性AI行為。
• 優化多智能體間的協作與競爭。
• 將自主式AI應用於機器人、遊戲及企業自動化領域。

本課程為導師主導、在台灣（線上或線下）舉辦的實時培訓，旨在協助高階專業人士利用自治型AI推動企業級自動化與戰略性AI採用。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 了解自治型AI在企業應用中的角色。
• 將自主AI代理整合至企業系統。
• 優化由AI驅動的工作流程，提升擴展性與效率。
• 確保AI自動化過程中的合規性、安全性與治理。
• 制定推動數位轉型的AI驅動業務策略。

本課程由講師帶領，提供線上或線下實戰培訓，針對希望利用代理型AI在複雜商業與技術場景中進行決策的高階專業人士設計。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解AI自主決策的基本原理。
• 設計並實現幾乎不需人工干預的AI代理。
• 將代理型AI整合至自動化工作流與商業系統中。
• 優化基於AI的決策流程，以提升效率與擴展性。
• 確保AI自主運作中的合規性、安全性及倫理考量。

這項由講師指導的現場培訓（線上或線下）旨在面向希望在实际應用中構建和實施代理式人工智慧系統的初級人工智能工程師、機器學習研究人員和開發者。

通過這次培訓，參與者將能夠：

• 理解代理式人工智慧系統的核心原則。
• 實施能夠自主推理和行動的AI代理。
• 將代理式人工智慧與API和第三方服務集成。
• 優化複雜任務的多代理交互。
• 應對代理式人工智慧中的道德、安全性和擴展性挑戰。

這門在台灣舉行的線上或線下即時培訓，針對希望了解代理式人工智慧基本原則、功能及其對產業潛在影響的初學者專業人士設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解代理式人工智慧的核心原則。
• 區分傳統人工智慧與自主人工智慧代理。
• 探索代理式人工智慧在各產業中的實際應用案例。
• 評估部署自主人工智慧系統的優勢與挑戰。
• 分析代理式人工智慧的倫理與安全考量。

這門一日課程為軟體工程師、技術主管及開發團隊提供實用框架,助其在真實軟體專案中有效運用 AI 編碼代理人。課程不僅著重於提示技巧,更深入探討完整的代理人生態系,涵蓋情境工程、可重複使用的工作流程、MCP (Model Context Protocol) 整合、回饋循環、安全性以及組織採用策略。

AI代理正從研究演示轉向生產系統，在文字、圖像、語音和工具驅動的工作流程中自主運作。這提高了工程嚴謹性、對抗性韌性以及監管問責制的要求。此由講師帶領的培訓將高級從業者帶過完整的代理生命週期，從架構單一與多代理系統，到整合多模態感知，並透過現代框架協調代理行為。基於Python的實作實驗室逐步建構一個生產級別的多代理系統，然後使用對抗性技術和Adversarial Robustness Toolbox進行壓力測試。課程結尾涵蓋與NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、EU AI Act及GDPR的對齊，以及安全部署、監控和事件回應。學員將能夠交付具備能力、可防禦且合規的代理。

在 台灣 (線上或線下) 舉辦的此課程由講師親自指導並提供直播培訓。對象為初階至中階的開發人員與雲端實踐者，旨在協助學員利用阿里雲建構能自動化任務、回答問題及連通業務系統的 AI Agent。

完成本培訓後，學員將能夠：理解阿里雲上的 AI Agent 架構，建立簡單的 Agent 工作流，將 Agent 連接至企業知識與工具，並在雲端環境中部署及監控 Agent。

此於 台灣 舉辦的導師主導實體培訓，適合希望使用 Make 自動化業務流程並建立第一個 AI 代理的初級專業人士。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在 Make 中使用觸發條件和 Webhooks 設計無程式碼工作流。
• 將 AI 代理連接到其數據中的資料。
• 端到端自動化實際流程，並包含錯誤處理與監控。