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课程大纲
介绍 Agentic AI
- 定义 AI 的自主能力
- 传统 AI 与自主 AI 代理的关键区别
- 自主 AI 在各行业中的应用案例
开发 Go 驱动的 AI Agents
- 理解自主目标设定与优先级排序
- 实施强化学习以实现自我改进
- 基于反馈回路微调 AI 代理行为
多代理 Collaboration 与协调
- 建立能够协作与沟通的 AI 代理
- 在自主系统中进行任务分配与角色指派
- 多代理团队合作的实际案例
自适应 AI-人类互动
- 根据用户行为个性化 AI 回应
- 情境感知与动态决策
- 设计智能且响应迅速的 AI 代理用户体验
在应用中部署 Agentic AI
- 将自主 AI 与 API 和第三方工具整合
- 确保 AI 部署的可扩展性与效率
- 成功的自主 AI 实施案例研究
伦理考量与挑战
- 在 AI 代理中平衡自主性与控制
- 解决 AI 偏见与伦理问题
- 自主 AI 系统的监管框架
Agentic AI 的未来趋势
- AI 自主性的新兴进展
- 利用新技术扩展自主能力
- 对 AI 驱动的自动化与决策的预测
总结与下一步
要求
- AI代理和自动化的基础知识
- Python 程式设计的经验
- 基于API的AI整合理解
目标受众
- 提升自主系统的AI开发者
- 优化AI驱动工作流程的自动化工程师
- 改善人机互动的UX设计师
14 小时
客户评论 (1)
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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