面向初学者到高级的 AI 工程师 Agentic 课程

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
语言：英语 |时长：40m

你将学到什么

• 了解并实施大型语言模型 (LLM) 工程概念，包括即时工程、模型集成
• 利用嵌入、向量数据库、语义搜索和外部知识源构建检索增强生成 (RAG) 应用
• 设计和开发能够针对现实世界进行自主推理、规划、内存管理、工具使用和多步骤任务执行的 Agentic AI 解决方案
• 使用模型上下文协议 (MCP) 集成 AI 应用，以安全地将语言模型与外部工具、API、数据库和企业系统连接起来

AI Engineer Agentic Track 是一个综合性的实践项目，旨在帮助学习者从基础 AI 概念学习到构建能够推理、规划、工具使用、内存管理和多代理协作的高级自主 AI 代理。本课程为学生、软件开发人员、数据专业人员和技术爱好者提供设计、开发、部署和扩展由大型语言模型 (LLM) 和 Agentic AI 框架支持的下一代 AI 应用程序所需的实践技能。

从人工智能、机器学习和生成人工智能的基础知识开始，学习者将对现代人工智能系统的运作方式有深入的了解。然后，该课程将进入即时工程、检索增强生成 (RAG)、向量数据库、嵌入和高级法学硕士工作流程。学生将学习如何构建可以与外部工具、API、数据库和企业系统交互的智能人工智能助手。

本课程的主要重点是代理人工智能，您将开发能够决策、任务规划、记忆保留和自我改进的自主代理。通过实际项目，学生将探索流行的框架，如 LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen 和其他尖端代理开发平台。该课程还涵盖多代理系统、人工智能编排、工作流程自动化、模型部署、监控和生产级人工智能工程实践。

在课程结束时，您将构建多个端到端人工智能应用程序，包括智能助手、自主研究代理、工作流程自动化系统、客户支持代理、文档分析平台和多代理协作解决方案。毕业生将具备从事人工智能工程师、代理人工智能开发人员、法学硕士工程师、人工智能应用程序开发人员和人工智能解决方案架构师职业所需的实践专业知识。

无论您是初学者还是希望掌握 AI 系统未来的经验丰富的开发人员，本课程都提供了构建强大的 AI 驱动解决方案以应对现实世界的业务和技术挑战所需的知识、工具和实践经验。