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課程時長 21 時間:
課程簡介
代理式AI介紹及工作坊概覽
- 理解代理式AI及工作坊結構
- 檢視工具、框架及依賴項
- 項目設置與協作最佳實踐
項目 1:具備提示詞導向推理能力的人工智能助手
- 設計基於任務的對話型代理
- 使用結構化提示詞進行推理與決策
- 在Jupyter Notebook中進行建構與測試
項目 2:文件分析與摘要代理
- 從PDF和文本文件中提取並總結數據
- 使用LangChain進行文件攝取與檢索
- 根據結構化和非結構化內容生成管理層報告
項目 3:用於工作流程自動化的工具使用型代理
- 整合外部API並自動化重複性任務
- 通過代理循環管理多步驟流程
- 為真實業務工作流程建構小型自動化助手
項目 4:數據分析與洞察生成代理
- 將代理連接到數據源(CSV、SQL或API)
- 結合Python與AI輔助進行探索性數據分析
- 創建視覺化洞察及性能儀表板
項目 5:多代理協作與編排
- 協調多個代理以實現任務委派
- 設計控制者-工作者(Controller–Worker)架構
- 部署並測試多代理系統原型
總結與後續步驟
- 項目展示及同伴反饋
- 討論優化及擴展策略
- 持續學習與實驗的資源
最低要求
- Python编程的中級熟練程度
- 對AI或機器學習原理的基礎理解
- 熟悉API及數據處理工作流程
目標受眾
- 希望建構應用型AI項目的工程師與開發人員
- 尋求在代理式AI領域具備快速原型設計能力的技術團隊
- 參與AI整合及試點項目開發的實務人員
客戶評論 (1)
最有价值的第一点:使用AI进行实际数据分析任务,而非复制粘贴,而是通过我自己应用所学知识来完成。 第二有价值的一点:对每个人都在使用的术语(技能、代理、MCP、API)进行定义。现在我已经理解了这些术语,在尝试AI时感觉自信多了。 第三点:您对AI工作原理、能做什么、不能做什么的见解(我会永远记住您的80/20法则)。 第四点:您教授的所有内容都以书面且易于获取的形式提供。
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