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課程時長 14 時間:
課程簡介
生成式AI与代理式AI简介
- 什么是生成式AI?什么是代理式AI?
- 它们如何区别与互补
- 跨行业用例与趋势
生成式AI架构与工具
- Transformer模型:GPT、LLaMA、Claude等
- 微调与上下文学习
- 工具:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio
用于控制与结构化的提示工程
- 用于写作、编码、摘要等的提示模式
- 少样本、零样本与思维链提示
- 使用提示库与测试工具
理解代理式AI
- 代理式AI的定义与演变
- 架构:规划、记忆、工具、自我反思
- 流行框架:AutoGPT、BabyAGI、CrewAI、LangGraph
设计与部署自主代理
- 目标设定与任务分解
- 集成工具与API(搜索、记忆、代码)
- 多代理协调与人在回路监督
用例与实施场景
- 内容生成与任务编排
- 企业生产力、客户支持、数据提取
- 负责任且安全的实施
总结与后续步骤
最低要求
- 了解AI与机器学习概念
- 具有使用API或Python等脚本语言的经验
- 熟悉提示工程或大语言模型的使用
目标受众
- AI开发人员与工程师
- 创新与研发团队
- 探索代理式AI系统的技术产品经理
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客戶評論 (1)
本次培训中可借鉴的技巧与推荐提示
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