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課程簡介
代理式AI简介
- 定义代理式AI及其与传统AI系统的关系
- 推理、记忆与目标驱动架构概览
- 关键用例与行业应用
核心概念与设计模式
- 代理循环:感知、推理与行动
- 单代理系统与多代理系统
- 环境交互与工具调用
提示工程基础
- 设计用于推理和任务分解的有效提示
- 利用示例、约束和角色实现更好的控制
- 系统化调试与迭代提示
构建简单的代理工作流
- 在Python中实现代理循环
- 与API及简单工具集成
- 管理代理状态与记忆
负责任设计与安全实践
- 代理的伦理考量与负责任使用
- AI系统中的偏见、透明度与问责制
- 访问控制、数据保护与内容安全
动手项目:设计负责任的代理
- 定义问题范围与目标
- 开发提示与控制逻辑
- 测试、优化和评估代理行为
最低要求
- 对AI或机器学习概念有基本了解
- 熟悉Python语法和脚本编写
- 具备数据处理或基于API的应用程序经验
目标受众
- 刚接触代理式AI开发的数据科学家
- 正在探索应用型代理架构的初级机器学习工程师
- 希望了解代理设计与安全原则的技术管理者
14 小時
客戶評論 (3)
培訓師很有耐心,也非常樂於助人。他對主題非常瞭解。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
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Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
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Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
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