- 课程目录
- 课程介绍
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01｜Agent应用开发指南
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02｜Agent开发典型范式
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03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
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04｜大模型时代的Agent开发方法论
课程介绍
限时福利 你将获得 你将获得： 了解 Agent 开发的核心技术栈； 了解 Agent 开发的典型范式； 掌握 Agent 开发的前沿方法。 讲师介绍 极客时间《AI 大模型应用开发实战营》，《AI...限时福利
你将获得
你将获得：
- 了解 Agent 开发的核心技术栈；
- 了解 Agent 开发的典型范式；
- 掌握 Agent 开发的前沿方法。
讲师介绍
极客时间《AI 大模型应用开发实战营》，《AI 大模型微调训练营》讲师，开源项目Kubeflow 维护者，TensorFlow 贡献者。国内第一本深度剖析 Google Al 框架的畅销书《深入理解 TensorFlow》作者。
曾任品览数据联合创始人兼 CTO，带队自主研发 A 智能工程设计云平台 AlphaDraw「筑绘通」，是国内有报道的以 A 生成式算法赋能建筑设计并实现 A1 自动制图和 A1 生成模型的领先科技企业，累计融资近2亿元。
华为公司 2012 实验室深度学习团队成员，从 0 到1参与了华为深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。2017 年作为技术合伙人加入才云科技，负责 AICloud，并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。
加州大学访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院。
课程介绍
AI Agent（人工智能代理）是一个能够自主行动的软件程序，通过感知环境、收集数据、并基于这些数据来执行自我决定的任务，以实现预定目标。LLMs （大模型）是现代AI代理的核心，因为它们提供了最关键的推理层，并且可以方便地衡量性能。其关键特点包括自主性、交互能力、学习能力和多模态支持。
最近一年，AI Agent 已经成为大模型应用最主流的落地形态，那么，如果想要开发一个 AI Agent，应该遵循哪些业界主流的方法论？这门课程会给你一个答案。
课程目录
01｜Agent应用开发指南
02｜Agent开发典型范式
03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
04｜大模型时代的Agent开发方法论
适合人群
- 前后端开发工程师
- AI 行业从业人员
- 计算机相关专业学生