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課程簡介
介紹 Agentic AI
- 定義 AI 的自主能力
- 傳統 AI 與自主 AI 代理的關鍵區別
- 自主 AI 在各行業中的應用案例
開發 Go 驅動的 AI Agents
- 理解自主目標設定與優先級排序
- 實施強化學習以實現自我改進
- 基於反饋迴路微調 AI 代理行為
多代理 Collaboration 與協調
- 建立能夠協作與溝通的 AI 代理
- 在自主系統中進行任務分配與角色指派
- 多代理團隊合作的實際案例
自適應 AI-人類互動
- 根據用戶行為個性化 AI 回應
- 情境感知與動態決策
- 設計智能且響應迅速的 AI 代理用戶體驗
在應用中部署 Agentic AI
- 將自主 AI 與 API 和第三方工具整合
- 確保 AI 部署的可擴展性與效率
- 成功的自主 AI 實施案例研究
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
Agentic AI 的未來趨勢
- AI 自主性的新興進展
- 利用新技術擴展自主能力
- 對 AI 驅動的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 程式設計的經驗
- 基於API的AI整合理解
目標受眾
- 提升自主系統的AI開發者
- 優化AI驅動工作流程的自動化工程師
- 改善人機互動的UX設計師
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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