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課程簡介
開源LLM介紹
- 開源模型概述DeepSeek、Mistral、LLaMA及其他模型
- LLM的工作原理:變壓器、自我注意力和訓練
- 開源LLM與專有模型的比較
調整Fine-Tuning和定制LLM
- 微調的數據準備
- 使用Hugging Face訓練和優化LLM
- 評估模型性能和偏見緩解
使用LLM構建AI Agents
- AI代理開發入門LangChain
- 用LLM設計基於代理的工作流程
- 記憶、檢索增強生成(RAG)和行動執行
部署基於LLM的AI Agents
- 用Docker為AI代理容器化
- 將LLM集成到企業應用程序中
- 用雲服務和API擴展AI代理
企業AI中的安全性和合規性
- 倫理考慮和法規遵從
- 減輕AI驅動的自動化中的風險
- 監控和審計AI代理行為
案例研究和實際應用
- LLM驅動的虛擬助手
- AI驅動的文檔自動化
- 用於企業分析的定制AI代理
優化和維護基於LLM的代理
- 持續的模型改進和更新
- 部署監控和反饋循環
- 成本優化和性能調優的策略
總結和結論
最低要求
- 對人工智慧和機器學習有深入了解
- 具備Python程式設計經驗
- 熟悉大型語言模型(LLMs)和自然語言處理(NLP)
觀眾
- AI工程師
- 企業軟體開發人員
- Business領導者
21 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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