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人人适用的人工智能代理和人工智能训练营
通过实践项目和实际应用学习构建、部署和掌握人工智能代理(AI)
讲师:Vivian Aranha
您将学到什么
- 了解人工智能代理的基础知识及其决策过程
- 了解为 AI 代理提供支持的机器学习和 NLP 技术。
- 探索不同类型的人工智能代理,从简单到高级系统。
- 获得使用 AutoGPT、IBM Bee、LangGraph 和 CrewAI 的实践经验。
- 为商业、医疗保健、金融和娱乐开发人工智能代理。
- 了解人工智能代理开发中的道德考虑和偏见。
- 解决部署人工智能代理的法律和监管挑战。
- 使用先进的框架构建协作和有状态的 AI 代理。
- 探索人工智能代理在各个领域的未来趋势和社会影响。
- 创建一个现实世界的 AI 代理项目组合,以促进专业成长。
探索相关主题
- 人工智能(AI)
- 数据科学
- 发展
要求
- 对计算机和通用技术有基本的了解。
- 熟悉编程概念很有帮助,但不是必需的。
- 一台可上网的计算机,用于实际操作项目和使用工具。
- 渴望探索人工智能概念并通过实际应用进行学习。
描述
“人人皆可学的 AI 代理与人工智能训练营”课程旨在揭开智能系统世界的神秘面纱,让不同水平的学习者都能轻松上手。无论您是充满好奇的初学者,还是雄心勃勃的 AI 开发者,本课程都能为您提供全面的基础,帮助您在各个领域开发、部署和应用 AI 代理。课程注重实践学习,学员将探索机器学习、自然语言处理 (NLP) 等前沿技术,以及 AutoGPT、IBM Bee、LangGraph 和 CrewAI 等高级框架。
在整个课程中,学习者将深入了解人工智能代理的运作方式,从基本的反射代理到高级的协作系统。您将学习控制智能代理的核心原则,包括决策、适应性和自主性。通过理解这些基础知识,您将能够创建能够感知环境、做出明智决策并执行复杂任务的人工智能代理。本课程还将深入探讨驱动人工智能代理的关键技术,例如用于预测洞察的机器学习算法、用于对话式人工智能的自然语言处理 (NLP) 技术以及用于自动化的机器人集成。
本课程的一大特色在于其注重实际应用。你将参与实践项目,在实际场景中开发和部署AI代理。从使用CrewAI创建协作系统,到使用LangGraph实现状态交互,你将获得使用尖端工具和框架的宝贵经验。此外,本课程还将探索AI代理在医疗保健、金融、业务运营、娱乐和物联网等行业的变革潜力,并就其在塑造未来中的作用提供切实可行的见解。
伦理和社会影响是本次学习体验不可或缺的一部分。本课程将探讨围绕人工智能代理的伦理考量和监管挑战,帮助您以责任感和远见卓识来推进开发。您将探索在各种情境中部署人工智能代理的影响,了解如何应对偏见、确保公平并遵守法律和道德标准。课程结束后,您将对人工智能在现代社会中的角色有一个更细致的视角,认识到其在应对挑战的同时促进创新的潜力。
本课程将探索未来趋势,展示人工智能代理将如何重新定义协作、增强公共安全并加速科学研究。通过深入了解新兴技术和方法,你将在快速发展的人工智能领域保持领先地位。训练营结束后,你将拥有扎实的人工智能代理开发基础、一系列已完成的项目,并充满信心地将你的技能应用于实际挑战。无论你的目标是职业发展、在组织内创新,还是仅仅想更深入地了解人工智能,本课程都将是你通往激动人心且影响深远的智能代理领域的大门。
本课程适合哪些人:
- 对人工智能和人工智能代理感到好奇的初学者。
- 有抱负的开发人员希望获得人工智能方面的实践经验。
- 将人工智能融入业务运营和工作流程的专业人士。
- 企业家们正在探索人工智能代理来推动其企业的创新。
- 学生渴望培养尖端技术的实用技能。
- 教育工作者向学生介绍人工智能概念。
- 有兴趣了解智能系统的技术爱好者。
- 创新者旨在利用人工智能实现自动化和解决问题。
- 探索人工智能和智能系统职业机会的个人。
- 任何热衷于学习和在现实场景中应用人工智能概念的人。
| 共 133 节课程 • 总时长 34 小时 54 分钟 | |
| 第一章 理解AI代理 | |
| 1. AI代理简介 | 4分12秒 |
| 2. 人工智能代理如何运作 | 5分59秒 |
| 3. AI 代理类型 | 6分29秒 |
| 第二章 人工智能代理背后的技术 | |
| 1. 机器学习和AI代理 | 7分2秒 |
| 2. 自然语言处理在AI代理中 | 7分10秒 |
| 3. 机器人中的AI代理 | 6分2秒 |
| 第三章 AI Agent 框架和架构 | |
| 1. AI Agent 开发框架 | 6分55秒 |
| 2. AutoGPT for AI Agents概述 | 4分48秒 |
| 3. IBM Bee Framework for AI Agents | 6分29秒 |
| 4. LangGraph有状态AI代理 | 5分41秒 |
| 5. CrewAI 协作式人工智能代理 | 7分25秒 |
| 第四章 AI Agent的应用 | |
| 1. AI代理在商业运营中 | 5分33秒 |
| 2. 医疗保健领域的AI代理 | 5分35秒 |
| 3. 金融系统中的AI代理 | 6分26秒 |
| 4. 娱乐领域的AI代理 | 5分40秒 |
| 5. 智能家居和物联网中的AI代理 | 6分29秒 |
| 第五章 未来趋势与伦理影响 | |
| 1. 人工智能代理的未来 | 7分21秒 |
| 2. 人工智能代理开发中的伦理 | 5分6秒 |
| 3. 人工智能代理的法律与监管挑战 | 6分40秒 |
| 第六章 人工智能代理的更广泛影响 | |
| 1. 人工智能代理的社会和经济影响 | 5分45秒 |
| 2. AI Agents和人类协作 | 5分46秒 |
| 3. AI代理在科学研究中的作用 | 5分25秒 |
| 4. AI Agents in Public Safety and National Defense | 6分9秒 |
| 第七章 AI代理:综合概述 | |
| 1. 动手实践AutoGen IBM Bee LangGraph CrewAI AutoGPT | 8分46秒 |
| 2. 手把手AutoGen | 13分4秒 |
| 3. 动手实践 IBM Bee 框架 | 18分23秒 |
| 4. 动手实践LangGraph | 20分5秒 |
| 5. 动手实践CrewAI | 15分36秒 |
| 6. 实践AutoGPT | 7分52秒 |
| 第八章 AI Bootcamp 第一周 人工智能Python编程基础 | |
| 1. 第一周 Python 编程基础介绍 | 38秒 |
| 2. 第一天 Python 简介 和 开发环境设置 | 20分37秒 |
| 3. 第二天 Python 中的控制流 | 32分46秒 |
| 4. 第3天 函数和模块 | 23分22秒 |
| 5. 第4天 数据结构(列表、元组、字典、集合) | 30分33秒 |
| 6. 第5天:处理字符串 | 23分53秒 |
| 7. 第六天 文件处理 | 22分48秒 |
| 8. 第7天 Pythonic代码和项目工作 | 39分28秒 |
| 第九章 AI Bootcamp 第2周 人工智能数据科学基础 | |
| 1. 第二周数据科学基础介绍 | 44秒 |
| 2. 第1天 NumPy数值计算简介 | 22分49秒 |
| 3. 第二天 高级NumPy操作 | 21分33秒 |
| 4. 第3天:Pandas数据操作入门 | 19分44秒 |
| 5. 第4天:使用Pandas进行数据清洗和准备 | 24分28秒 |
| 6. 第5天 Pandas中的数据聚合和分组 | 15分9秒 |
| 7. 第6天 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化 | 27分1秒 |
| 8. 第7天 探索性数据分析(EDA)项目 | 23分8秒 |
| 第十章 AI Bootcamp 第3周 机器学习和人工智能的数学 | |
| 1. 第三周机器学习数学导论 | 42秒 |
| 2. 第一天 线性代数基础 | 21分23秒 |
| 3. 第二天 高级线性代数概念 | 19分43秒 |
| 4. 第3天 机器学习微积分(导数) | 18分10秒 |
| 5. 第四天 机器学习的微积分(积分与优化) | 16分29秒 |
| 6. 第5天 概率论与分布 | 25分7秒 |
| 7. 第6天 统计学基础 | 19分8秒 |
| 8. 第7天 数学驱动迷你项目——从零开始实现线性回归 | 15分3秒 |
| 第11章 AI Bootcamp 第四周 机器学习的概率与统计 | |
| 1. 第4周机器学习的概率与统计导论 | 45秒 |
| 2. 第一天 概率论与随机变量 | 18分34秒 |
| 3. 第二天 机器学习中的概率分布 | 17分10秒 |
| 4. 第3天 统计推断 – 估计与置信区间 | 15分40秒 |
| 5. 第四天 假设检验与P值 | 11分44秒 |
| 6. 第5天 假设检验的类型 | 18分41秒 |
| 7. 第6天 相关性和回归分析 | 17分28秒 |
| 8. 第7天 统计分析项目——分析真实世界数据 | 24分52秒 |
| 第12章 AI Bootcamp 第五周 机器学习导论 | |
| 1. 第五周介绍 机器学习介绍 | 46秒 |
| 2. 第一天 机器学习基础和术语 | 15分35秒 |
| 3. 第二天 监督学习与回归模型介绍 | 15分48秒 |
| 4. 第3天:高级回归模型——多项式回归和正则化 | 35分19秒 |
| 5. 第4天 分类和逻辑回归介绍 | 24分19秒 |
| 6. 第5天 模型评估和交叉验证 | 16分 |
| 7. 第6天 k近邻(k-NN)算法 | 17分22秒 |
| 8. 第7天 监督学习迷你项目 | 25分10秒 |
| 第13章 AI Bootcamp 第六周 特征工程和模型评估 | |
| 1. 第六周特征工程和模型评估导论 | 42秒 |
| 2. 第一天 特征工程介绍 | 14分30秒 |
| 3. 第二天 数据缩放和归一化 | 16分20秒 |
| 4. 第3天 编码分类变量 | 16分48秒 |
| 5. 第4天 特征选择技术 | 16分21秒 |
| 6. 第5天 创建和转换特征 | 18分8秒 |
| 7. 第6天 模型评估技术 | 15分49秒 |
| 8. 第7天:交叉验证和超参数调整 | 20分3秒 |
| 第14章 AI Bootcamp 第7周 高级机器学习算法 | |
| 1. 第7周高级机器学习算法导论 | 40秒 |
| 2. 第一天 集成学习简介 | 15分4秒 |
| 3. 第二天 � bagging 和随机森林 | 14分22秒 |
| 4. 第3天:提升方法和梯度提升 | 16分7秒 |
| 5. 第4天 XGBoost介绍 | 19分39秒 |
| 6. 第5天 LightGBM 和 CatBoost | 20分21秒 |
| 7. 第6天 处理不平衡数据 | 16分42秒 |
| 8. 第7天集成学习项目——在真实数据集上比较模型 | 22分36秒 |
| 第15章 AI Bootcamp 第8周 模型调优与优化 | |
| 1. 第8周模型调优与优化入门 | 52秒 |
| 2. 第一天 深度学习超参数调整入门 | 13分46秒 |
| 3. 第二天 网格搜索和随机搜索 | 16分9秒 |
| 4. 第3天:使用贝叶斯优化进行高级超参数调优 | 26分57秒 |
| 5. 第4天 模型优化的正则化技术 | 13分17秒 |
| 6. 第5天 交叉验证和模型评估技术 | 13分 |
| 7. 第6天 使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV进行自动超参数调整 | 19分28秒 |
| 8. 第7天优化项目——构建和调整最终模型 | 22分45秒 |
| 第16章 第九周:神经网络和深度学习基础 | |
| 1. 第九周:神经网络与深度学习基础导论 | 47秒 |
| 2. 第一天 深度学习和神经网络导论 | 16分13秒 |
| 3. 第二天 前向传播和激活函数 | 14分43秒 |
| 4. 第3天 损失函数和反向传播 | 15分31秒 |
| 5. 第4天 梯度下降和优化技术 | 21分50秒 |
| 6. 第5天 使用TensorFlow和Keras构建神经网络 | 19分20秒 |
| 7. 第6天 使用PyTorch构建神经网络 | 26分28秒 |
| 8. 第7天神经网络项目——CIFAR-10图像分类 | 22分9秒 |
| 第17章 AI Bootcamp 第10周 卷积神经网络 (CNNs) | |
| 1. 第10周卷积神经网络(CNN)简介 | 48秒 |
| 2. 第一天 卷积神经网络简介 | 26分16秒 |
| 3. 第二天 卷积层和过滤器 | 23分48秒 |
| 4. 第3天 池化层和降维 | 23分58秒 |
| 5. 第4天 使用Keras和TensorFlow构建CNN架构 | 17分46秒 |
| 6. 第5天 使用PyTorch构建CNN架构 | 22分26秒 |
| 7. 第6天 卷积神经网络的正则化和数据增强 | 18分39秒 |
| 8. 第7天CNN项目——Fashion MNIST或CIFAR-10图像分类 | 27分34秒 |
| 第18章 AI Bootcamp 第11周 循环神经网络(RNNs)与序列建模 | |
| 1. 第11周循环神经网络(RNNs)和序列建模介绍 | 49秒 |
| 2. 第一天 序列建模与RNN介绍 | 33分32秒 |
| 3. 第二天 理解RNN架构和反向传播通过时间(BPTT) | 24分31秒 |
| 4. 第3天 长短期记忆网络 (LSTM) 网络 | 15分3秒 |
| 5. 第4天 门控循环单元(GRUs) | 7分7秒 |
| 6. 第5天:文本预处理和RNN的词嵌入 | 24分2秒 |
| 7. 第六天 序列到序列模型和应用 | 43分9秒 |
| 8. 第7天 RNN项目——文本生成或情感分析 | 17分55秒 |
| 第19章 AI Bootcamp 第12周 Transformer和注意力机制 | |
| 1. 第12周介绍Transformer和注意力机制 | 48秒 |
| 2. 第一天 注意力机制简介 | 15分17秒 |
| 3. 第二天 变换器架构介绍 | 18分19秒 |
| 4. 第三天 自注意力机制和多头注意力机制在Transformer中 | 21分 |
| 5. 第4天 位置编码和前馈网络 | 20分21秒 |
| 6. 第5天:使用预训练Transformer动手实践——BERT和GPT | 19分37秒 |
| 7. 第6天 高级Transformer——BERT变体和GPT-3 | 20分38秒 |
| 8. 第7天 Transformer项目 – 文本摘要或翻译 | 18分33秒 |
| 第20章 AI Bootcamp 第13周 迁移学习和微调 | |
| 1. 第13周迁移学习与微调介绍 | 45秒 |
| 2. 第一天 迁移学习导论 | 14分52秒 |
| 3. 第二天 计算机视觉中的迁移学习 | 26分26秒 |
| 4. 第3天 计算机视觉中的微调技术 | 21分46秒 |
| 5. 第四天:NLP中的迁移学习 | 17分 |
| 6. 第5天 NLP中的微调技术 | 26分4秒 |
| 7. 第6天:领域自适应和迁移学习挑战 | 14分52秒 |
| 8. 第7天:迁移学习项目——针对自定义任务进行微调 | 18分22秒 |
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