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課程時長 14 時間：
課程簡介
Agentic AI簡介
- 定義AI中的自主能力。
- 傳統AI代理與Agentic AI的關鍵區別。
- Agentic AI在各行業的應用案例。
開發目標驅動型AI代理
- 理解自主目標設定與優先級。
- 實施自我改進的強化學習。
- 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。
- 代理系統中的任務委派與角色分配。
- 多代理團隊合作的實際案例。
自適應AI與人類互動
- 基於用戶行爲個性化AI響應。
- 情境感知與動態決策。
- 設計智能且響應迅速的AI代理的用戶體驗。
在實際應用中部署Agentic AI
- 將Agentic AI與API及第三方工具集成。
- 確保AI部署的可擴展性與效率。
- Agentic AI成功實施的案例研究。
倫理考慮與挑戰
- 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。
Agentic AI的未來趨勢
- AI自主性的新興進展。
- 通過新技術擴展自主能力。
- AI驅動自動化與決策的預測。
總結與下一步
最低要求
- 具備AI代理和自動化的基礎知識。
- 有Python編程經驗。
- 瞭解基於API的AI集成。
受衆
- 致力於增強自主系統的AI開發人員。
- 優化AI驅動工作流的自動化工程師。
- 改善人類與代理互動的UX設計師。
