A2A 協定和 API - 使用 Python 建立現實世界的 AI 系統

學習 REST API、AI 整合、Agentic (代理的) 工作流程和實際用例 — 動手實踐 Flask、FastAPI、Hugging Face 等工具

從這 2 小時的課程，你會學到

使用 Python（Flask 和 FastAPI）建立和測試 REST API
將 AI 模型（Hugging Face、SpaCy、BERT）整合到實際應用中
設計連接多個 AI 服務的 AI 到 AI (A2A) 協定和工作流程
利用情緒分析、CRM 和 Slack 實現客戶回饋自動化處理
使用 AI 郵件管道（Gmail/SendGrid API）對郵件進行分類和路由
利用意圖偵測（Rasa、Dialogflow）增強聊天機器人和語音助理的功能
使用 Kafka 或 Redis 實現事件驅動的 AI 工作流程
應用最佳實務進行錯誤處理、提高系統彈性和可擴展性
理解 Agentic AI 以及如何模擬決策 Agents
建立端到端的迷你專案，展示您在實際應用場景中的技能

要求

具備 Python 程式設計基礎知識（變數、函數、迴圈）
熟悉命令列/終端機的使用
對 API 和 AI 系統如何連結充滿好奇心
無需任何 AI 或 API 經驗 — 我們將一步一步地建立所有內容
一台可上網的電腦（Windows/Mac/Linux 系統）

課程說明

你是否準備好超越玩具般的 AI 專案，建構人工智慧與其他系統、服務甚至其他AI互動的真實系統？如果是，那麼這門課程正是為你量身打造。

這是一趟以實踐為導向、專案驅動的旅程，帶你深入探索AI 到 AI（AI-to-AI，A2A）協定、REST API 以及構成現代智慧應用基石的事件驅動型工作流程。你將獲得豐富的實務經驗，而非僅僅停留在理論層面，而是透過建構 API、整合機器學習模型以及設計可在真實商業環境中運作的工作流程，累積寶貴的程式設計實務經驗。

我們將從掌握 REST API 的基礎開始 — 理解 HTTP 方法( methods )、JSON 資料交換，並使用 Flask 或 FastAPI 建立你的第一個 API。之後，我們將透過整合 Hugging Face 模型進行情緒分析、使用 Postman 或 Curl 測試端點以及部署實際應用，讓 API 真正發揮作用。

接下來，你將深入研究真實世界的用例：

透過偵測負面情緒、建立 CRM 工單並發送 Slack 提醒，實現客戶回饋升級流程的自動化。
使用 SpaCy 或 BERT 對電子郵件進行分類和路由，然後透過 Gmail 或 SendGrid 轉送。
使用 Rasa 或 Dialogflow 為聊天機器人和語音助理提供意圖偵測功能，並根據偵測結果觸發外部 API。

我們還將探索令人興奮的 Agentic AI 和事件驅動架構尖端領域，在這些領域中，AI 代理可以利用 Kafka 或 Redis 等工具做出決策、觸發任務並跨系統協調。

每個章節都包含實踐練習、小型專案和測驗，以鞏固學習成果。影片長度精簡（≤10 分鐘），方便您以專注的衝刺方式快速學習。

課程結束時，您將有信心設計、建置和部署可擴展的 AI 系統，這些系統不僅能用於實驗，更能真正投入生產使用。

目標受眾

希望將 AI 整合到實際工作流程中的開發者
希望透過 API 部署模型的資料科學家和機器學習工程師
對 AI 系統如何相互溝通感興趣的人工智慧/機器學習愛好者
探索 AI 驅動的微服務和事件驅動系統的後端工程師
準備從事 AI 系統工程、機器學習運作或人工智慧產品開發的學生和專業人士
任何喜歡實踐性強、專案式學習而非純粹理論學習的人

講師簡介

Cyberdefense Learning Udemy 講師

CyberDefenseLearning 是一家領先的網路安全教育、生成式人工智慧培訓和雲端運算專家供應商，致力於幫助學習者和組織掌握在數位時代蓬勃發展所需的技能。憑藉 20 多年的行業經驗，CyberDefenseLearning 專注於提供全面且注重實踐的課程，旨在應對網路安全、雲端技術和新興人工智慧創新領域的實際挑戰。

我們的專長包括：

網路安全培訓：透過網路安全、道德駭客和事件回應的實用技能，建構強大的防禦體系。
雲端運算精通：幫助學習者在主流平台上設計、部署和管理安全的雲端解決方案。
生成式 AI 教育：透過量身訂製、以應用為導向的培訓，釋放 AI 的潛力，推動創新。

在 CyberDefenseLearning，我們致力於透過互動式學習、案例研究和行業最佳實踐，幫助學員深入理解技術。加入我們，在瞬息萬變的數位環境中保持領先地位。

字幕：英文

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