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課程簡介
Agentic AI 導論
- 定義 Agentic AI 及其與傳統 AI 系統的關係
- 推理、記憶與目標驅動架構概觀
- 關鍵使用案例與產業應用
核心概念與設計模式
- 智能體循環:感知、推理與行動
- 單智能體與多智能體系統比較
- 環境交互作用與工具呼叫
提示工程基礎
- 為推理與任務分解設計有效的提示
- 利用範例、約束條件與角色設定以提升控制力
- 系統性地除錯與迭代提示
建構簡單的 Agentic 工作流程
- 在 Python 中實現智能體循環
- 整合 API 與簡單工具
- 管理智能體狀態與記憶
負責任的設計與安全實務
- 倫理考量與智能體的負責任使用
- AI 系統中的偏差、透明度與問責性
- 存取控制、數據保護與內容安全
實作專案:設計負責任的智能體
- 定義問題範圍與目標
- 開發提示與控制邏輯
- 測試、優化並評估智能體行為
最低要求
- 對 AI 或機器學習概念有基本理解
- 熟悉 Python 語法與腳本編寫
- 具備操作數據或 API 應用的經驗
目標受眾
- 剛接觸 Agentic AI 開發的數據科學家
- 探索應用型智能體架構的初級 ML 工程師
- 希望理解智能體設計與安全原則的技術經理
14 小時
客戶評論 (3)
培訓師很有耐心,也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
課程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機器翻譯
知識與實踐的良好結合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Agentic AI for Enterprise Applications
機器翻譯
理論與實踐的結合,以及高層與底層視角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
課程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
機器翻譯