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课程大纲
Agentic AI简介与训练营概述
- 理解Agentic AI及训练营结构。
- 工具、框架和依赖项回顾。
- 项目设置与协作的最佳实践。
项目1:基于提示推理的智能助手
- 设计基于任务的对话代理。
- 使用结构化提示进行推理和决策。
- 在Jupyter Notebook中构建和测试。
项目2:文档分析与摘要生成代理
- 从PDF和文本文件中提取并总结数据。
- 使用LangChain进行文档摄取与检索。
- 从结构化和非结构化内容生成执行报告。
项目3:用于工作流自动化的工具使用代理
- 集成外部API并自动化重复任务。
- 通过代理循环管理多步骤流程。
- 为实际业务工作流构建小型自动化助手。
项目4:数据分析与洞察生成代理
- 将代理连接到数据源(CSV、SQL或API)。
- 在Python和AI辅助下进行探索性数据分析。
- 创建可视化洞察和性能仪表板。
项目5:多代理协作与编排
- 协调多个代理进行任务分配。
- 设计控制器-工作者架构。
- 部署并测试多代理系统原型。
总结与下一步
- 项目展示与同行反馈。
- 优化与扩展策略讨论。
- 持续学习与实验资源。
要求
- 具备Python编程的中级水平。
- 对AI或机器学习原理有基本了解。
- 熟悉API和数据处理工作流。
受众
- 希望构建应用AI项目的工程师和开发者。
- 寻求快速原型设计技能的Agentic AI技术团队。
- 参与AI集成和试点项目开发的从业者。
21 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
实务练习
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
课程 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
机器翻译