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  • 唐宇迪2024爆火AI Agent智能应用从0到1(应用解读+项目实战)

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    适合人群:

    AI方向的同学们

    你将会学到:

    AI领域爆火的Agent,利用GPT打造各场景应用实例

    课程简介:

    3年前:All in Ai
    1年前:All in LLM
    现在:All in Agent

    课程规划:100+节课程内容,持续更新
    配套资料:提供全部课件与案例资料

    智能体是什么:做一个Ai替你干活
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    为什么不需要学任何Ai工具
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    角色如何定义(光靠提示词它就是个XXX专家了?)
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    如何给智能体设计业务流程
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    智能体只有一个吗?
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    一、学习收益

    1.每个人的人工智能=自己的需求+业务场景+工具使用+标准化流程
    2.课程教大家集成:以大模型为大脑让它根据流程来使用各种工具
    3.可以任意DIY,结合自己的需求,场景,流程,做自己的Ai产品
    4.提供全部案例模板,先把流程跑通,再去替换完成自己的任务
    5.课程持续更新,24年会给大家持续加入更多前沿技术与案例
    6.不会过时的技术,工具软件会被替换,Agent可以随意配技能

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    二、章节内容
    第 1 章 Agent架构解读与应用分析
    【本章主题】通俗讲解智能体的原理与架构

    1-Agent要解决的问题分析 2-Agent需要具备的基本能力

    3-与大模型的关系分析 4-多智能体定义分析

    5-框架的作用和能解决的问题 6-整体总结分析

    7-GPTS分析一波 8-经典任务分析

    第 2 章 GPTS打造Agent实战
    【本章主题】使用GPTS来构建智能体模块并集成相应的动作

    1-GPTS任务流程概述分析 2-调用API的控制方式

    3-API相关配置完成 4-完成指令与脚本并生成

    第 3 章 打造自己领域专属客服
    【本章主题】从零开始集成大模型与各路api完成客服功能

    1-DEMO演示与整体架构分析 2-后端GPT项目部署启动

    3-前端助手API与流程图配置 4-接入外部API的方法与流程

    5-引入API方法解读 6-指令提示构建

    7-GPTS分析一波 8-经典任务分析

    第 4 章 AutogenStudio智能体框架实战
    【本章主题】使用可本地化部署的框架来构建自己的Agent任务

    1-AutoGenStudio框架安装与介绍 2-动作API配置方法

    3-国内常用API配置方法 4-API接口在线测试

    5-工作流配置 6-执行流程与结果

    7-Ollama环境配置与安装 8-autogen接入本地模型

    9-API生成方法 10-GroupChat模块

    11-执行流程分析 12-外接本地支持库配置方法

    13-加入RAG技能 14-LMStudio本地下载部署模型

    15-调用本地模型方法与配置

    第 5 章 MetaGpt智能体框架解读
    【本章主题】通俗解读生成代码/游戏框架MetaGpt

    1-论文概述分析 2-整体框架逻辑介绍

    3-项目环境配置 4-基础解读-动作定义方式

    5-基础解读-角色定义 6-单动作智能体实现方法

    7-多动作配置方法 8-定时器任务环境配置

    9-定时器任务流程解读分析

    第 6 章 MetaGpt应用实战应用
    【本章主题】使用MetaGpt进行角色和动作定义并完成相应功能

    1-基本Agent的组成 2-Agent要完成的任务和业务逻辑定义

    3-问题拆解与执行流程 4-检索得到重要的URL

    5-子问题生成总结结果 6-总结与结果输出

    第 7 章 RAG检索架构分析与应用
    【本章主题】RAG的作用与效果解读及其优化方法

    1-RAG要完成的任务解读 2-RAG整体流程解读

    3-召回优化策略分析 4-召回改进方案解读

    5-评估工具RAGAS 6-外接本地数据库工具

    第 8 章 斯坦福AI小镇架构与项目解读
    【本章主题】论文解读及其功能架构分析并结合源码分析

    1-整体故事解读 2-要解决的问题和整体框架分析

    3-论文基本框架分析 4-Agent的记忆信息

    5-感知与反思模块构建流程 6-计划模块实现细节

    7-整体流程框架图 8-感知模块解读

    9-思考模块解读 10-项目环境配置方法解读

    第 9 章 MOE多专家系统
    【本章主题】多专家系统的作用与效果结合mistrialAi分析

    1-MOE概述分析 2-MOE模块实现方法解读

    3-效果分析与总结

    第 10 章 LLM与LORA微调策略解读
    【本章主题】大模型微调方法与微调的策略分析

    1-大模型如何做下游任务 2-LLM落地微调分析

    3-LLAMA与LORA介绍 4-LORA微调的核心思想

    5-LORA模型实现细节

    第 11 章 LLM下游任务训练自己模型实战
    【本章主题】基于实际任务与数据集来微调大模型

    1-提示工程的作用 2-项目数据解读

    3-源码调用DEBUG解读 4-训练流程演示

    5-效果演示与总结分析

    第 12 章 OPENAI-LLM模型优化总结
    【本章主题】大模型优化分析及其常用策略解读

    1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题 2-RAG实践策略

    3-微调要解决的问题

    第 13 章 补充:计算机视觉项目全流程解读
    【本章主题】全流程解读视觉项目如何做,每一步如何落地

    1-项目需求分析流程 2-数据与特征库准备

    3-模型准备与项目分析 4-模型选择方法总结

    5-项目经验总结与优化方法

    第 14 章 补充:知识图谱项目全流程解读
    【本章主题】全流程解读知识图谱项目如何做,每一步如何落地

    1-知识图谱要解决的问题与流程分析 2-知识图谱项目实际应用分析

    3-知识图谱实战应用项目解读 4-大模型要解决的问题和应用分析

    5-工具总结分析

    第 15章 补充:数据挖掘项目全流程解读
    【本章主题】全流程解读数据挖掘项目如何做,每一步如何落地

    1-数据挖掘要解决的问题 2-数据处理与清洗分析

    3-特征工程的作用与流程 4-机器学习算法分析

    5-模板到哪去找

    每天成长一点点,要比别人快一步
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