生成式 AI 與自主智能體 AI培訓
生成式 AI 和自主智能體 AI 是驅動自動化與智慧化新浪潮的兩大強大範式——前者專注於內容生成,後者則專注於目標導向、自主行為。
本課程由講師主講,提供線上或線下授課方式(線上培訓/線下培訓),針對中階程度的 AI 及技術專業人士設計,旨在幫助學員理解如何建構、評估並將生成式與自主智能體 AI 整合至實際應用場景。
完成本課程後,學員將能夠:
- 理解生成式 AI 系統的架構與能力。
- 探索自主 AI 智能體的興起,及其如何擴充大型語言模型的功能。
- 運用提示工程與工具整合進行實務部署。
- 比較負責任部署所需的模型、工具與技術。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 在真實場景中實作操作生成式與自主智能體 AI 工具。
- 引導式練習,專注於內容生成與自主工作流程。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們以安排事宜。
課程簡介
生成式 AI 與自主智能體 AI 簡介
- 什麼是生成式 AI?什麼是自主智能體 AI?
- 兩者的差異與互補關係
- 各行業的應用案例與趨勢
生成式 AI 架構與工具
- Transformer 模型:GPT、LLaMA、Claude 及其他模型
- 微調(Fine-tuning)與情境內學習(In-context Learning)之比較
- 工具:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio
用於控制與結構化的提示工程
- 用於寫作、編碼、摘要等場景的提示模式
- 少量樣本提示(Few-shot)、零樣本提示(Zero-shot)與思維鏈提示(Chain-of-thought)
- 使用提示庫與測試工具
理解自主智能體 AI
- 自主智能體 AI 的定義與演進
- 架構:規劃、記憶、工具、自我反思
- 主流框架:AutoGPT、BabyAGI、CrewAI、LangGraph
設計與部署自主智能體
- 目標設定與任務分解
- 整合工具與 API(搜尋、記憶、編碼)
- 多智能體協調與人在迴路監督
應用案例與實施場景
- 內容生成 vs. 任務調度
- 企業生產力、客戶支援、資料萃取
- 負責任且安全的實施策略
總結與下一步行動
最低要求
- 具備 AI 與機器學習概念的基礎知識
- 具備使用 API 或 Python 等腳本語言的經驗
- 熟悉提示工程或大型語言模型的使用
適用對象
- AI 開發人員與工程師
- 創新與研發團隊
- 探索自主智能體 AI 系統的技術產品經理
需要幫助選擇合適的課程嗎?
macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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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
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
課程 - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
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- 在多種實際情境中應用 Perplexity AI。
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