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課程簡介

代理式人工智慧介紹與培訓課程概覽

  • 理解代理式 AI 與密集培訓結構
  • 工具、框架與相依性回顧
  • 專案設置與協作最佳實踐

專案一:具備提示導向推理的智慧助手

  • 設計基於任務的對話型代理程式
  • 使用結構化提示進行推理與決策
  • 在 Jupyter Notebook 中建置與測試

專案二:文件分析與摘要代理程式

  • 從 PDF 和文字檔案中提取並摘要資料
  • 使用 LangChain 進行文件 ingestion 與檢索
  • 生成來自結構化與非結構化內容的管理報告

專案三:具備工具使用能力的代理程式以自動化工作流程

  • 整合外部 API 並自動化重複性任務
  • 透過代理式迴圈管理多步驟流程
  • 為真實業務工作流程建構小型自動化助手

專案四:資料分析與洞察產生代理程式

  • 將代理程式連接至資料來源(CSV、SQL 或 API)
  • 使用 Python 和 AI 協助進行探索性資料分析
  • 建立視覺化洞察與效能儀表板

專案五:多代理程式協作與協調

  • 協調多個代理程式以進行任務委派
  • 設計控制器-工作者架構
  • 部署並測試多代理程式系統原型

總結與後續步驟

  • 專案發表與同儕回饋
  • 討論最佳化與擴展策略
  • 持續學習與實驗資源

最低要求

  • 具備 Python 程式設計的初級至中階能力
  • 基本了解 AI 或機器學習原理
  • 熟悉 API 與資料處理工作流程

適用對象

  • 希望建構實務 AI 專案的工程師與開發人員
  • 尋求代理式 AI 快速原型設計技能的技術團隊
  • 參與 AI 整合與試點計畫發展的專業人士
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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