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課程時長 21 時間:
課程簡介
Agentic AI 簡介與實戰營概覽
- 理解 Agentic AI 及實戰營結構
- 檢視工具、框架與相依性
- 專案建置與協作最佳實務
專案 1:具備提示詞導向推理能力的智能助理
- 設計基於任務的對話代理
- 使用結構化提示詞進行推理與決策
- 在 Jupyter Notebook 中進行建置與測試
專案 2:文件分析與摘要代理
- 從 PDF 和文字檔案中擷取並摘要資料
- 使用 LangChain 進行文件攝取與檢索
- 根據結構化與非結構化內容產生高層管理報告
專案 3:用於工作流程自動化的工具使用代理
- 整合外部 API 並自動化重複性任務
- 透過 Agentic 循環管理多步驟流程
- 為真實商業工作流程建置小型自動化助理
專案 4:資料分析與洞見產生代理
- 將代理連接至資料來源(CSV、SQL 或 API)
- 運用 Python 與 AI 輔助執行探索性資料分析
- 建立視覺化洞見與效能儀表板
專案 5:多代理協作與編排
- 協調多個代理以進行任務委派
- 設計控制者-工作者(Controller-Worker)架構
- 部署並測試多代理系統的原型
總結與後續步驟
- 專案發表與同儕回饋
- 討論優化與擴展策略
- 持續學習與實驗的資源
最低要求
- 具備中級的 Python 程式設計能力
- 對 AI 或機器學習原理有基本概念
- 熟悉 API 及資料處理工作流程
目標受眾
- 希望建置實用型 AI 專案的工程師與開發者
- 尋求 Agentic AI 快速原型設計能力的技術團隊
- 從事 AI 整合與試點計畫發展的實務工作者
客戶評論 (1)
最有价值的第一点:使用AI进行实际数据分析任务,而非复制粘贴,而是通过我自己应用所学知识来完成。 第二有价值的一点:对每个人都在使用的术语(技能、代理、MCP、API)进行定义。现在我已经理解了这些术语,在尝试AI时感觉自信多了。 第三点:您对AI工作原理、能做什么、不能做什么的见解(我会永远记住您的80/20法则)。 第四点:您教授的所有内容都以书面且易于获取的形式提供。
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