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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

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