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课程大纲
智能体AI简介
- 定义智能体AI及其与传统AI系统的关系
- 推理、记忆和目标驱动架构概览
- 关键用例和行业应用
核心概念和设计模式
- 智能体循环:感知、推理和行动
- 单智能体与多智能体系统
- 环境交互和工具调用
提示工程基础
- 设计有效的提示用于推理和任务分解
- 使用示例、约束和角色以获得更好的控制
- 系统性地调试和迭代提示
构建简单的智能体工作流
- 在Python中实现智能体循环
- 与API和简单工具集成
- 管理智能体状态和记忆
负责任的设计和安全性实践
- 伦理考量和智能体的负责任使用
- AI系统中的偏见、透明度和问责制
- 访问控制、数据保护和内容安全
动手项目:设计负责任的智能体
- 定义问题范围和目标
- 开发提示和控制逻辑
- 测试、优化和评估智能体行为
要求
- 对AI或机器学习概念有基本了解
- 熟悉Python语法和脚本编写
- 拥有处理数据或基于API的应用程序的经验
受众
- 初涉智能体AI开发的数据科学家
- 探索应用智能体架构的初级ML工程师
- 希望了解智能体设计和安全原则的技术经理
14 小时
客户评论 (3)
培训师很有耐心,也非常乐于助人。他对主题非常了解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
课程 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
机器翻译
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