課程簡介

介紹 Agentic AI

  • 定義 AI 的自主能力
  • 傳統 AI 與自主 AI 代理的關鍵區別
  • 自主 AI 在各行業中的應用案例

開發 Go 驅動的 AI Agents

  • 理解自主目標設定與優先級排序
  • 實施強化學習以實現自我改進
  • 基於反饋迴路微調 AI 代理行為

多代理 Collaboration 與協調

  • 建立能夠協作與溝通的 AI 代理
  • 在自主系統中進行任務分配與角色指派
  • 多代理團隊合作的實際案例

自適應 AI-人類互動

  • 根據用戶行為個性化 AI 回應
  • 情境感知與動態決策
  • 設計智能且響應迅速的 AI 代理用戶體驗

在應用中部署 Agentic AI

  • 將自主 AI 與 API 和第三方工具整合
  • 確保 AI 部署的可擴展性與效率
  • 成功的自主 AI 實施案例研究

倫理考量與挑戰

  • 在 AI 代理中平衡自主性與控制
  • 解決 AI 偏見與倫理問題
  • 自主 AI 系統的監管框架

Agentic AI 的未來趨勢

  • AI 自主性的新興進展
  • 利用新技術擴展自主能力
  • 對 AI 驅動的自動化與決策的預測

總結與下一步

最低要求

  • AI代理和自動化的基礎知識
  • Python 程式設計的經驗
  • 基於API的AI整合理解

目標受眾

  • 提升自主系統的AI開發者
  • 優化AI驅動工作流程的自動化工程師
  • 改善人機互動的UX設計師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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