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课程大纲
Agentic AI系统简介
- 定义Agentic AI及其能力
- 规则型AI与自主AI的关键区别
- 应用案例与行业应用
构建Agentic AI系统架构
- 构建自主AI的框架与工具
- 设计具备目标驱动能力的AI智能体
- 实现记忆、上下文感知与适应性
使用Python和API开发AI智能体
- 使用OpenAI和DeepSeek API构建AI智能体
- 将AI模型与外部数据源集成
- 处理API响应并优化智能体交互
优化多智能体协作
- 设计用于协作与竞争任务的AI智能体
- 管理智能体通信与任务分配
- 扩展多智能体系统以适应实际应用
提升Agentic AI的决策能力
- 强化学习与自我提升的AI智能体
- 规划、推理与长期目标执行
- 在自动化与人工监督之间取得平衡
Agentic AI的安全性、伦理与合规性
- 解决偏见并确保负责任的AI部署
- AI驱动决策的安全措施
- 自主AI系统的法规考量
Agentic AI的未来趋势
- AI自主性与自学习系统的进展
- 通过多模态学习扩展AI智能体能力
- 为下一代自主AI做好准备
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习概念有基本了解。
- 具备Python编程经验。
- 熟悉基于API的AI模型集成。
受众
- 开发自主AI系统的AI工程师。
- 探索多智能体AI框架的ML研究人员。
- 实现AI驱动自动化的开发者。
14 小时
客户评论 (3)
知识与实践的良好结合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Agentic AI for Enterprise Applications
机器翻译
理论与实践的结合,以及高层与底层视角的融合
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
机器翻译
实践练习
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
机器翻译