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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)
本次培训中可借鉴的技巧与推荐提示
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
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機器翻譯