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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

人數


每位參與者的報價

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