Đề cương khóa học

Giới thiệu về Generative AI và Agentic AI

  • Generative AI là gì? Agentic AI là gì?
  • Cách họ khác biệt và bổ sung cho nhau
  • Ví dụ sử dụng và xu hướng trong các ngành công nghiệp

Phần Mạch và Công cụ của Generative AI

  • Mô hình Transformer: GPT, LLaMA, Claude và những mô hình khác
  • Tinh chỉnh vs. học trong ngữ cảnh
  • Công cụ: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering cho Kiểm soát và Cấu trúc

  • Mẫu kích thích cho viết, lập trình, tóm tắt, v.v.
  • Kích thích ít ví dụ, không có ví dụ và chuỗi suy nghĩ
  • Sử dụng thư viện kích thích và công cụ kiểm thử

Nắm vững Agentic AI

  • Định nghĩa và sự phát triển của AI tự chủ
  • Cấu trúc: lập kế hoạch, bộ nhớ, công cụ, tự phản chiếu
  • Khung làm việc phổ biến: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Lập trình và Triển khai Các Agent Tự chủ

  • Thiết lập Goal và phân tích tác vụ
  • Tích hợp công cụ và API (tìm kiếm, bộ nhớ, mã)
  • Tọa độ đa-agent và giám sát người trong vòng lặp

Use Cases và Trường hợp Triển khai

  • Sản xuất nội dung so với điều phối tác vụ
  • Hiệu quả doanh nghiệp, hỗ trợ khách hàng, trích xuất dữ liệu
  • Triển khai có trách nhiệm và an toàn

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Requirements

  • Có hiểu biết về các khái niệm trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Kinh nghiệm làm việc với API hoặc ngôn ngữ kịch bản như Python
  • Thành thạo kỹ thuật công trình đề xuất hoặc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn

Đối tượng

  • Nhà phát triển và kỹ sư AI
  • Các đội ngũ đổi mới và nghiên cứu phát triển (R&D)
  • Quản lý sản phẩm kỹ thuật đang khám phá hệ thống AI tự chủ
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories