完整的代理人工智能和生成人工智能基础知识

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：1小时15分钟

你将学到什么

• 学习从头开始构建自主 AI 代理和可投入生产的生成式 AI 应用
• 通过实际项目掌握 Python、LLM、AI Agent、RAG、矢量数据库、LangChain 和 LangGraph
• 使用 Python 构建智能 AI 代理、LLM 应用程序、RAG 系统和全栈 AI 解决方案
• 使用 Python、LangChain、LangGraph、MCP 和现代 AI 框架学习代理 AI 工程

通过实际的实践项目掌握代理人工智能和生成人工智能，将您的人工智能技能提升到一个新的水平。这门综合课程专为希望使用 Python 和最新 AI 技术构建智能、自主 AI 应用程序的初学者、软件开发人员、IT 专业人员、学生和 AI 爱好者而设计。

您将首先学习 Python 编程、大型语言模型 (LLM)、即时工程、嵌入和生成式 AI 的基础知识。随着知识的增长，您将探索 Agentic AI 概念，包括智能代理、规划、推理、内存、工具调用、工作流程自动化和多代理协作。您将了解现代人工智能代理如何思考、做出决策、检索信息以及自主执行复杂的任务。

在整个课程中，您将获得行业领先的工具和框架的实践经验，包括 OpenAI API、LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Hugging Face、Ollama、检索增强生成 (RAG)、模型上下文协议 (MCP)、矢量数据库、FastAPI、Streamlit、Docker、Git 和云部署。您将学习如何将 AI 模型与外部 API、数据库、企业系统和现代 Web 应用程序集成，以构建可扩展、可立即投入生产的 AI 解决方案。

本课程侧重于基于项目的学习。您将构建各种实际应用程序，包括人工智能聊天机器人、智能虚拟助理、文档问答系统、人工智能驱动的搜索应用程序、编码助手、工作流程自动化工具、客户支持机器人、研究助理、内容生成平台、多代理系统和端到端人工智能业务应用程序。每个项目都经过精心设计，旨在增强您的实际开发技能并帮助您建立专业的作品集。

您还将学习 AI 工程的行业最佳实践，包括即时优化、结构化输出、模型评估、AI 安全、测试、部署、监控、性能优化和经济高效的 AI 应用程序开发。这些技能将使您准备好创建可靠、安全且可扩展的人工智能系统以供实际使用。

在本课程结束时，您将拥有设计、开发、部署和维护智能代理 AI 和生成 AI 应用程序的信心和专业知识。无论您是想开始人工智能职业生涯、提高软件开发技能、构建创新的人工智能产品、自动化业务工作流程，还是创建强大的人工智能项目组合，本课程都能为您提供成为成功的人工智能开发人员所需的一切。