課程簡介

代理式AI簡介

  • 定義AI中的代理能力
  • 傳統AI與代理式AI代理的關鍵區別
  • 代理式AI在各行業中的應用案例

開發目標驅動的AI代理

  • 理解自主目標設定與優先級
  • 實現強化學習以進行自我改進
  • 基於反饋循環微調AI代理行爲

多代理協作與協調

  • 構建能夠協作與溝通的AI代理
  • 代理式系統中的任務委派與角色分配
  • 多代理團隊協作的真實案例

自適應AI與人類交互

  • 基於用戶行爲個性化AI響應
  • 上下文感知與動態決策
  • 設計智能且響應迅速的AI代理用戶體驗

在應用中部署代理式AI

  • 將代理式AI與API及第三方工具集成
  • 確保AI部署的可擴展性與效率
  • 成功代理式AI實施的案例研究

倫理考量與挑戰

  • 在AI代理中平衡自主性與控制
  • 解決AI偏見與倫理問題
  • 自主AI系統的監管框架

代理式AI的未來趨勢

  • AI自主性的新興進展
  • 利用新技術擴展代理能力
  • AI驅動自動化與決策的預測

總結與下一步

最低要求

  • AI代理和自動化的基礎知識
  • Python編程經驗
  • 對基於API的AI集成的理解

受衆

  • 增強自主系統的AI開發者
  • 優化AI驅動工作流的自動化工程師
  • 改善人機交互的UX設計師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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