面向所有人的AI代理和人工智能训练营 | AI Agents for Everyone and Artificial Intelligence Bootcamp

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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 Agents6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 Defense6分9秒
第七章 AI代理:综合概述
1. 动手实践AutoGen IBM Bee LangGraph CrewAI AutoGPT8分46秒
2. 手把手AutoGen13分4秒
3. 动手实践 IBM Bee 框架18分23秒
4. 动手实践LangGraph20分5秒
5. 动手实践CrewAI15分36秒
6. 实践AutoGPT7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 CatBoost20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GPT19分37秒
7. 第6天 高级Transformer——BERT变体和GPT-320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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