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 課程時長 14 時間:

課程簡介

生成式AI與智能體AI簡介

  • 什麼是生成式AI?什麼是智能體AI?
  • 它們之間的差異與互補性
  • 各產業的應用場景與趨勢

生成式AI架構與工具

  • Transformer模型:GPT、LLaMA、Claude及其他
  • 微調(Fine-tuning)與上下文學習(In-context Learning)的對比
  • 工具:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio

用於控制與結構化的提示工程

  • 適用於寫作、編碼、摘要等的提示模式
  • 少樣本(Few-shot)、零樣本(Zero-shot)與思維鏈(Chain-of-thought)提示
  • 使用提示庫與測試工具

理解智能體AI

  • 智能體AI的定義與演進
  • 架構:規劃、記憶、工具、自我反思
  • 流行框架: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(搜索、記憶、代碼)
  • 多智能體協調與人機協同(Human-in-the-loop)監督

應用案例與實施場景

  • 內容生成與任務調度的對比
  • 企業生產力、客戶支援、數據提取
  • 負責任且安全的實施方式

總結與下一步

最低要求

  • 對AI與機器學習概念的理解
  • 具有使用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應用

受眾對象

  • AI開發人員與工程師
  • 創新與研發(R&D)團隊
  • 正在探索智能體AI系統的技術產品經理

客戶評論 (1)

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