Building Agentic AI Systems: From Theory to Practice 培训

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，旨在为高阶专业人士提供利用Agentic AI在复杂的商业和技术情境中进行决策的能力。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解人工智慧中自主决策的原则。
• 设计并实施能够在最少人为干预下运作的人工智慧代理。
• 将Agentic AI整合到自动化工作流程和业务系统中。
• 优化人工智慧驱动的决策流程，以提高效率和可扩展性。
• 确保人工智慧自主性中的合规性、安全性和伦理考量。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，旨在帮助初学者了解Agentic AI的基本原理、其功能以及对各行业的潜在影响。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Agentic AI的核心原则。
• 区分传统AI与自主AI代理。
• 探索Agentic AI在各行业中的实际应用。
• 评估部署自主AI系统的优势与挑战。
• 分析Agentic AI的伦理与安全考量。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点为中国（线上或现场），旨在为高阶专业人士提供利用Agentic AI进行企业级自动化和战略性AI应用的能力。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解Agentic AI在企业应用中的角色。
• 将自主AI代理与企业系统整合。
• 优化AI驱动的工作流程，以实现可扩展性和效率。
• 确保AI自动化中的合规性、安全性和治理。
• 开发AI驱动的业务策略，推动数位转型。

这是一个由讲师指导的现场培训，地点在中国（线上或现场），适合希望使用Agentic AI框架开发和优化多代理系统的高级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Agentic AI在多代理环境中的原则。
• 开发能够自主互动的AI驱动代理。
• 实施强化学习以实现自适应的AI行为。
• 优化多代理的协作与竞争。
• 在机器人、游戏和企业自动化中应用Agentic AI。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点为中国（线上或现场），目标对象是希望将代理能力整合到人工智慧驱动应用程式中的中级AI开发人员和自动化专家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解代理式AI和自主决策的原则。
• 使用自我优化技术实现目标驱动的AI代理。
• 整合多代理协作以解决复杂问题。
• 透过自适应用户体验增强AI与人类的互动。
• 在实际应用中部署代理式AI模型。