透過動手編寫程式碼，掌握高級推理、編碼助理、研究助理等的 LLM Agents (代理)
從這 6.5 小時的課程，你會學到
- 了解 LLM 提示輸出、LLM 鏈、檢索增強生成 (RAG) 和 LLM 代理程式之間的主要差異。
- 列出並解釋 LLM Agent 的主要元件，包括工具、記憶體和規劃機制
- 利用複雜的任務規劃和反思方法來增強 LLM 代理的功能和效率
- 創建並實施記憶機制，使 LLM 代理能夠隨著時間的推移維持互動和學習。
- 結合不同的工具來擴展和增強 LLM 代理的功能。
- 組合組件以創建複雜的代理，例如研究助理、編碼助理、推薦代理和代理 RAG。
- 參與 15 個互動式編寫程式碼教程，這些教程逐步建立概念，提供實踐經驗和更深入的理解。
要求
- 基本的Python程式設計經驗
- 對生成式人工智慧（Generative AI l，如 LLMs、寫作 prompts 等）的基本了解
課程說明
透過我們的 LLM 代理綜合課程釋放 LLM (大型語言模型)的力量！
透過我們的實作課程深入了解 LLM 代理的世界，該課程旨在引導你從基礎知識到建立複雜的代理系統( agent systems )。無論你是人工智慧( AI )愛好者、開發人員還是技術專業人士，本課程都將提供你創建強大的人工智慧驅動代理的知識和技能。
你將學到什麼：
代理系統( Agent Systems )基礎：了解代理系統的核心元件，包括工具、記憶體和規劃。
動手編碼：透過互動式程式碼筆記本探索每個概念，為您提供實務經驗和更深入的見解。
高級代理開發：使用真實範例和場景建立複雜的代理，例如研究助理、編碼助理、推薦代理和代理 RAG。
實際應用：了解如何在各個領域應用這些代理，從而提高專案的生產力和創新。
課程亮點：
15 個互動式程式碼筆記本：每本筆記本都旨在將複雜的概念分解為易於管理和理解的部分，使學習變得有吸引力和有效。
逐步指導：遵循詳細的說明和解釋，確保你在繼續之前掌握每個概念。
真實世界範例：了解如何應用這些代理程式來解決實際問題，讓你有信心在自己的工作中實施這些解決方案。
社區支持：加入不斷成長的學習者和專家社區，你可以在其中分享想法、提出問題並協作專案。
在本課程結束時，你將對 LLM 代理有深入的了解，並能夠為各種應用程式創建你自己的自訂代理程式。無論你是想提升自己的職業生涯、開始一個新專案，還是只是滿足你對 AI 的好奇心，本課程都是你掌握 LLM 代理的閘門。
立即註冊，運用 LLM Agents 開啟你的人工智慧 ( AI )未來之旅！
目標受眾
- 有抱負的人工智慧專家尋求理解和利用 LLMs 的力量
- 希望透過生成式人工智慧驅動的應用程式進行創新的軟體開發人員
- 資料科學家旨在將他們的專業知識擴展到人工智慧代理( AI Agent )設計
- 技術人員對生成式人工智慧在實用工具和服務中的整合感到好奇
講師簡介
Priyanka Dwivedi 經驗豐富的 AI 顧問
我是一位經驗豐富的人工智慧顧問和企業家，在將深度學習和 NLP 應用於各種領域和挑戰方面擁有超過 10 年的經驗。我也是一位狂熱的部落客，在 Medium 上擁有超過 10K 的追蹤者。我喜歡使用機器學習/人工智慧解決複雜問題並透過寫作來幫助他人。
在過去的幾年裡，我對生成人工智慧的進展著迷，並有機會透過許多專案實踐來學習。我創建了這門課程，以便其他人可以學習如何建立更複雜的 LLM 應用程式。
我擁有 Georgia Tech 理工學院電腦科學碩士學位和 Stanford 大學人工智慧研究生證書
字幕：英文
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