課程簡介

Agentic AI系統簡介

  • 定義Agentic AI及其能力
  • 規則型AI與自主AI的關鍵區別
  • 應用案例與行業應用

構建Agentic AI系統架構

  • 構建自主AI的框架與工具
  • 設計具備目標驅動能力的AI智能體
  • 實現記憶、上下文感知與適應性

使用Python和API開發AI智能體

  • 使用OpenAI和DeepSeek API構建AI智能體
  • 將AI模型與外部數據源集成
  • 處理API響應並優化智能體交互

優化多智能體協作

  • 設計用於協作與競爭任務的AI智能體
  • 管理智能體通信與任務分配
  • 擴展多智能體系統以適應實際應用

提升Agentic AI的決策能力

  • 強化學習與自我提升的AI智能體
  • 規劃、推理與長期目標執行
  • 在自動化與人工監督之間取得平衡

Agentic AI的安全性、倫理與合規性

  • 解決偏見並確保負責任的AI部署
  • AI驅動決策的安全措施
  • 自主AI系統的法規考量

Agentic AI的未來趨勢

  • AI自主性與自學習系統的進展
  • 通過多模態學習擴展AI智能體能力
  • 爲下一代自主AI做好準備

總結與下一步

最低要求

  • 對AI和機器學習概念有基本瞭解。
  • 具備Python編程經驗。
  • 熟悉基於API的AI模型集成。

受衆

  • 開發自主AI系統的AI工程師。
  • 探索多智能體AI框架的ML研究人員。
  • 實現AI驅動自動化的開發者。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

即將到來的課程

課程分類