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課程簡介

Agentic AI簡介

  • 定義Agentic AI及其與傳統AI系統的關聯
  • 推理、記憶與目標導向架構概覽
  • 關鍵應用案例與產業應用

核心概念與設計模式

  • 智能體循環:感知、推理與行動
  • 單一智能體與多智能體系統
  • 環境互動與工具調用

提示工程基礎

  • 設計促進推理與任務分解的有效提示
  • 利用範例、約束條件和角色設定以提升控制力
  • 系統性地調試與迭代提示

建立簡單的Agentic工作流

  • 在Python中實現智能體循環
  • 與API和簡單工具整合
  • 管理智能體狀態與記憶

負責任的設計與安全實踐

  • 倫理考量與智能體的負責任使用
  • AI系統中的偏見、透明度與問責制
  • 存取控制、資料保護與內容安全

實作專案:設計一個負責任的智能體

  • 定義問題範圍與目標
  • 開發提示內容與控制邏輯
  • 測試、精進並評估智能體的行為表現

總結與下一步行動

最低要求

  • 具備AI或機器學習概念的基礎理解
  • 熟悉Python語法與腳本編程
  • 具備處理數據或基於API的應用程式經驗

受眾對象

  • 初涉智能體AI開發的數據科學家
  • 探索應用型智能體架構的初級機器學習工程師
  • 希望了解智能體設計與安全原則的科技經理人
 14 小時

客戶評論 (3)

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