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课程大纲
生成式AI与代理式AI简介
- 什么是生成式AI?什么是代理式AI?
- 两者的区别与互补性
- 各行业的应用案例与趋势
生成式AI的架构与工具
- Transformer模型:GPT、LLaMA、Claude等
- 微调与上下文学习的对比
- 工具:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio
提示工程:控制与结构化
- 提示模式:写作、编码、摘要等
- 少样本提示、零样本提示与思维链提示
- 使用提示库与测试工具
理解代理式AI
- 代理式AI的定义与演进
- 架构:规划、记忆、工具、自我反思
- 热门框架:AutoGPT、BabyAGI、CrewAI、LangGraph
设计与部署自主代理
- 目标设定与任务分解
- 集成工具与API(搜索、记忆、代码)
- 多代理协调与人在环监督
应用案例与实施场景
- 内容生成与任务编排的对比
- 企业生产力、客户支持、数据提取
- 负责任与安全的实施
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习概念有一定了解。
- 有使用API或脚本语言(如Python)的经验。
- 熟悉提示工程或大语言模型的使用。
受众
- AI开发人员与工程师。
- 创新与研发团队。
- 探索代理式AI系统的技术产品经理。
14 小时
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Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
课程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
机器翻译