| 随报随学 | 共6课 | ★★☆ |
| 开课时间 | 课程周期 | 难易度 |
本课程旨在介绍基于大语言模型的AI Agent的概念、原理和应用。大语言模型是一种利用深度学习技术，从大规模的文本数据中学习语言知识和能力的模型。基于大语言模型的AI Agent是一种能够利用大语言模型生成、理解和交互的智能实体，具备自主学习、适应和创造的能力。本课程将通过理论讲解、案例分析和实践操作，帮助学生掌握基于大语言模型的AI Agent的基本概念、设计方法和应用场景。
课程内容：
第一课：大语言模型的基本原理和发展历史
- 介绍大语言模型的定义、特点和分类
- 回顾大语言模型的发展历程和代表性模型
- 分析大语言模型的优势和挑战
第二课：基于大语言模型的AI Agent的定义和分类
- 介绍基于大语言模型的AI Agent的定义、特点和分类
- 比较基于大语言模型的AI Agent与传统AI Agent的异同
- 举例说明基于大语言模型的AI Agent的应用场景
第三课： AutoGPT介绍
介绍AutoGPT的功能
讲解AutoGPT的部署与调用
应用AutoGPT执行任务
第四课：游戏类AI Agent
AI Agent 在游戏中的应用
Camel AGI的部署与试玩
西部世界“Westworld” simulation的部署与原理讲解
第五课：使用AI Agent编写代码
AI Agent的代码能力
使用AI Agent自动完成代码编写、测试、debug等流程
第六课时：国内外常用AI Agent项目逐一击破
介绍国内外比较受欢迎的AI Agent 项目
介绍对比不同AI Agent的使用效果
windows / linux + Python
掌握基于大语言模型的AI Agent的基本概念、设计方法和应用场景。
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：每课均有布置课后作业，学员完成书面作业后则可进入下一课学习。
3、 老师辅导：通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。
4、 完成课程：最后一课作业交纳后，老师完成作业批改，即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。
GMT+8, 2024-11-1 12:25 , Processed in 0.076251 second(s), 28 queries .
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