人工智慧 A-Z 2025：Agentic AI、生成式 AI 和強化學習

結合 Agenic AI ( 代理的AI )、生成式 AI 和強化學習(Reinforcement Learning，RL )的強大功能，打造適用於現實世界應用的強大人工智慧。

課程介紹影片

從這 15 小時的課程，你會學到

為 7 個不同的應用建立 7 個不同的 AI
了解人 AI 背後的理論
掌握最先進的 AI 模型
用 AI 解決現實世界的問題
Q-Learning ( Q-學習 )
深度 Q-Learning
深度卷積 Q-Learning
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic，非同步優勢演員評論家）
PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略優化）
SAC（Soft Actor-Critic，軟演員評論家）
LLM ( Large Language Model，大型語言模型 )
Transformers ( 變換器 )
低階適應 (Low-Rank Adaptation，LoRA) 和量化 (Quantization，QLoRA)
聊天機器人的 NLP 技術：標記化和填充
透過知識增強微調 LLM
附加內容：DDPG、完整世界模型、演化策略( Evolution Strategies )和遺傳演算法( Genetic Algorithms )

需求

只需有高中數學程度即可
基礎 Python 知識

說明

歡迎來到人工智慧 A-Z！

透過直覺講座學習關鍵的 AI 概念，讓你快速掌握 AI 的所有知識，並透過建立 8 個不同的 AI 進行練習：

使用基礎模型 (LLM) 建立 AI 代理，用於業務輔助，所有功能均由雲端提供支援。
使用 Q-Learning 模型建立 AI，並訓練其在流程優化案例研究中優化倉庫流程。
使用深度 Q-Learning 模型建立 AI，並訓練其登陸月球。
使用深度卷積 Q-Learning 模型建立 AI，並訓練其玩吃豆人遊戲。
使用非同步優勢 Actor-Critic 模型建立 AI，並訓練其進行功夫格鬥。
使用 PPO（近端策略優化）模型建立 AI，並訓練其用於自動駕駛汽車。
使用 SAC（軟 Actor-Critic）模型建立 AI，並訓練其用於自動駕駛汽車。
使用 Hugging Face 對強大的預訓練 LLM（Meta 的 Llama 2）進行微調，建立 AI，並重新訓練其與您討論醫學術語。簡單來說，我們在這裡建立了一個 AI Doctor Chatbot。

但這還不是全部…完成課程後，你將獲得 3 個額外的 AI：DDPG、完整世界模型以及演化策略( Evolution Strategies )和遺傳演算法( Genetic Algorithms )。我們使用 ChatGPT 為自動駕駛汽車和人形應用程式( Humanoid application )建立這些人工智慧。對於每一個額外的 AI，你將獲得一個解釋其實現的長影片講座、一個迷你 PDF 和 Python 程式碼。

此外，你還將獲得一門免費的 3 小時額外課程，內容涉及生成式人工智慧和雲端運算 LLM，作為完成課程的獎勵。

最後但並非最不重要的一點是，你將透過本課程獲得以下內容：

完整的從初學者到專家的 AI 技能 – 學習為各種目的編寫自我改進的 AI 程式碼。事實上，我們與你一起編寫程式。每個教程都從空白頁開始，我們從頭開始編寫程式碼。這樣你就可以跟隨並準確地理解程式碼如何組合在一起以及每行的含義。
無麻煩干擾地編寫程式和程式碼範本 – 我們將在 Google Colab 中建立所有 AI，這意味著我們絕對不會有安裝程式庫或軟體包的麻煩，因為所有內容都已預先安裝在 Google Colab 筆記本中。此外，你還將獲得適用於你在課程中建立的每個 AI 的可下載 Python 程式碼範本（.py 和 .ipynb 格式）。這使得建立真正獨特的 AI 就像更改幾行程式碼一樣簡單。如果你釋放你的想像力，潛能是無限的。
直覺教學 – 大多數課程只是用密集的理論轟炸你並讓你走上自己的道路，我們相信不僅要深入了解你在做什麼，還要深入了解你為什麼這樣做。這就是為什麼我們不會向您扔複雜的數學，而是專注於培養你對 AI 的直覺，以獲得更好的結果。
現實世界的解決方案 – 你不僅可以透過一個 AI 模型實現你的目標，還可以透過五個模型來實現。每個模組都由不同的結構和難度組成，這意味著你將有足夠的技能來建構適應現實生活中任何環境的人工智慧，而不是像大多數其他課程一樣只是透過「測試並忘記」的美化記憶。實踐確實可以使人變得完美。
課程內支援－我們完全致力於將其打造成全球最容易取得且以結果為導向的人工智慧課程。這要求我們在你需要幫助時及時出現。因此，我們組建了一支專業資料科學家團隊來為你的學習旅程提供支持，這意味著你最晚會在 48 小時內收到我們的回覆。

那麼，你準備好擁抱人工智慧的迷人世界了嗎？

快來加入我們，永不停歇地學習，享受 AI 的樂趣吧！

目標受眾是？

任何對人工智慧、機器學習或深度學習感興趣的人

講師簡介

Hadelin de Ponteves 資料科學家

你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。總是渴望學習，我投入了大量的時間在學習和教學中，涵蓋廣泛的科學話題。

今天我熱衷於機器學習、深入學習和人工智慧 ( AI )。我將盡最大的努力傳達我對資料科學的熱情。我在這個領域獲得了豐富的經驗。我擁有資料科學專業的工程碩士學位。我花了一年時間研究機器學習，從事創新和令人興奮的專案。然後在Google的工作經驗中，我實施了一些用於商業分析的機器學習模型。

最終，我意識到我花了大部分時間做分析，我逐漸需要培養更多的創意，所以我踏入創業生涯。我的課程結合分析和創造力的兩個維度，使你可以在應用於創意思考的同時學習資料科學中所需的所有分析技能。

期待和你一起完成學習！

Hadelin de Ponteves

Kirill Eremenko 資料科學家和外匯系統專家

我的名字是 Kirill Eremenko ，你正在讀這讓我超級興奮 !

我在 Udemy 量個別的領域授課 : 資料科學和外匯交易。我想你將會對我是否可以提供你最好的訓練有信心，以下是我在這兩個領域的一些背景。

資料科學

在專業方面，我有超過 5 年在金融、零售、交通運輸等行業的資料科學管理顧問經驗。曾受過澳大利亞 Deloitte 最好的分析導師的訓練，今天我運用大數據來推動企業戰略、改造客戶體驗和徹底改變現有的操作流程。

從我的課程中，你將立即注意到我如何將現實生活的經驗和物理與數學學術背景結合起來，在資料科學領域提供專業的分步指導。我也熱衷於公開演講，並定期在澳大利亞領先的大學和行業盛會上介紹大數據。

外匯交易

自2007年以來，我一直以交易員的身份積極參與外匯市場，並辦 MQL4 的程式設計課程計畫。我很享受外匯交易，因為外匯市場可以帶來的財務上的自由，更重要的 – 個人自由

我生活的另一部分-是一個資料科學家 – 研究商業流程和人類行為模式的各種模式… 聽起來很熟悉？是的！巧合的是，我也是演算法交易的大粉絲 : ) EAs、外匯機器人、指標、腳本、MQL4，甚至使用 java 程式設計做外匯 – 我全部都很愛!

Kirill Eremenko

SuperDataScience 團隊幫助資料科學家成功的團隊

Hi, 你好！

我們是 SuperDataScience 團隊。你將在 Kirill Eremenko 教授的資料科學課程中看到我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題，並確保你在課程的旅程中總是一舤風順！

聯繫最好的方法是在你正在學習的課程的問答中討論。在大多數情況下，我們會在24小時內回覆。

我們熱衷於幫助你享受課程！

課堂中見囉!

誠摯地，
SuperDataScience 真正的人

Luka Anicin 人工智慧工程師和企業家

Luka Anicin 是一位國際公認的人工智慧和機器學習專家。他以電腦視覺研究員的身份開啟了自己的職業生涯，並迅速成為 BlueLife AI 的領先機器學習工程師。他的創業精神促使他在 2020 年推出了 Scooby AI，後來又將其出售。 Luka 有一個絕佳的機會在 Photomath 工作，創建用於掃描數學任務的 OCR 演算法，目前該演算法使全球超過 2.8 億學生受益。

Luka 創立了全球技術專案顧問公司 Datablooz，幫助企業利用人工智慧的力量。作為一位充滿熱情的教育家，他指導了 197 個國家的超過 30 萬名學生理解複雜的技術主題。 Luka 被 Google 評為 150 名機器學習專家之一，是人工智慧領域的強者，專注於利用技術來實現業務轉型。

讓他成為你進入人工智慧和機器學習領域之旅的一部分。

Ligency 建構現實世界的 AI 產品

加入 Ligency，與超過 340 萬名學員一起學習。

我們擁有 4.6 分的講師評分、近 100 萬條評價，並提供 12 種語言的 121 門課程，幫助工程師、領導者和團隊掌握驅動當今人工智慧革命的技能，並交付實際成果。

我們從現實世界的起點出發：大型語言模型( LLM )及其驅動的產品。您將學習AI 和生成式人工智慧 (gen AI) 的基礎知識，然後交付生產級系統 – 聊天機器人、Co-Pilot、自動化和 AI 代理。我們將深入探討大型語言模型工程：檢索（RAG）、評估、可觀測性、安全性以及團隊大規模運行代理系統所使用的模式。

我們的技術堆疊實用且與時俱進。您將使用 Python、LangChain 和 LangGraph 快速建立原型；探索來自 OpenAI、Gemini 和 Claude（包括 Claude Code）的模型；使用 Hugging Face 和 Ollama 進行微調和部署；並在 AWS 上將其部署到生產環境 – 從 Bedrock 到事件驅動服務。需要自動化？我們利用 n8n、簡潔的介面和 CI/CD 將其完美整合。在此過程中，您將掌握在高負載下依然穩健的響應式工程技術。

未來發展方向：交付型人才的職位。熱愛建構的人才可以選擇 AI 工程師和 LLM 工程師；追求規模化可靠性的人才可以選擇平台和 MLOps 方向；致力於將智能體 AI 從簡報轉化為實際業務成果的人才可以選擇產品和領導力方向。貫穿始終的核心理念是：快速學習、快速建立、衡量一切、迭代優化。

從我們最暢銷的課程開始：

LLM 工程：精通 AI、大型語言模型和 Agents – 從最初的響應式設計到生產模式（RAG、Agents、評估、LangChain/LangGraph）的實踐路徑。

完整的 Agentic AI 工程課程 – 設計、編排和部署強大的 AI Agents 和 Agentic 工作流程。

生產環境中的 AI : 大規模的 Gen AI 和 Agenttic AI – AWS 上建置管道、監控和企業級部署的擴展模式。

生成式 AI 高階主管簡報：領導者的精通指南－生成式 AI 策略、治理與投資報酬率的簡明行動手冊。

如果您希望快速提陞技能並交付實際產品，歡迎加入我們。學習概念，體驗工具，建立產品 – 然後將其推向用戶。這就是 Ligency 的行事方式。