感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
生成式 AI 與代理式 AI 簡介
- 什麼是生成式 AI?什麼是代理式 AI?
- 兩者的差異與互補關係
- 跨產業的應用案例與趨勢
生成式 AI 架構與工具
- Transformer 模型:GPT、LLaMA、Claude 及其他
- 微調(Fine-tuning)與情境學習(In-context learning)的比較
- 工具:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio
用於控制與結構化的提示工程
- 適用於寫作、編碼、摘要等的提示模式
- 少樣本(Few-shot)、零樣本(Zero-shot)與思維鏈(Chain-of-thought)提示
- 使用提示庫與測試工具
深入理解代理式 AI
- 代理式 AI 的定義與演變
- 架構:規劃、記憶、工具使用與自我反思
- 流行框架:AutoGPT、BabyAGI、CrewAI、LangGraph
自主代理的設計與部署
- 目標設定與任務分解
- 整合工具與 API(搜尋、記憶、程式碼)
- 多代理協調與人類在環(Human-in-the-loop)監督
應用案例與實施場景
- 內容生成與任務編排(Task Orchestration)的比較
- 企業生產力、客戶支援、資料抽取
- 負責任且安全的實施策略
總結與後續步驟
最低要求
- 具備對 AI 與機器學習概念的基礎理解
- 有使用 API 或 Python 等腳本語言的經驗
- 熟悉提示工程或大型語言模型的使用
目標受眾
- AI 開發人員與工程師
- 創新與研發團隊
- 探索代理式 AI 系統的技術產品經理
14 小時
客戶評論 (1)
本次培训中可借鉴的技巧与推荐提示
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
課程 - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機器翻譯