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构建自适应AI代理

构建自适应AI代理是一门课程,教授如何创建在每次会话中不断改进的AI代理。学习者将培养适应代理行为、知识和模型的技能,从而实现更高效和可靠的AI代理。

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构建自适应AI代理 截图
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构建自适应AI代理是一门由DeepLearning.AI与Oracle合作提供的课程。它解决了AI代理因缺乏会话间学习而重复错误的常见问题。该课程为学习者提供了构建能够传承经验的AI代理的策略,使其更快、更可靠。

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该课程围绕三个适应层次进行结构化:行为、知识和模型。在行为适应方面,学习者构建一个技能引导管道,将代理痕迹转换为可重用的技能,并对每项技能进行人工批准。知识适应涉及构建代码知识图,以增强在大型代码库中的检索能力,超越传统的关键词搜索。模型适应则教授何时以及如何对模型进行微调以实现最佳性能。

参与者将获得自适应AI代理的思维模型,理解遗忘的成本并识别改进的领域。课程包括动手实验室,要求熟悉Python,并通过DeepLearning.AI Pro计划提供额外的学习功能。

该课程面向构建AI代理的个人,旨在使他们具备创建能够从自身经验中学习的代理的技能,而不是每次会话都从头开始。到课程结束时,学习者将能够开发出随着时间推移而显著改进的代理,减少重复错误并提高效率。

  • 类别教育与研究
  • 定价模式PRO

  • 技能引导管道开发

  • 代码知识图构建

  • 模型微调技术

  • 人工批准的技能重用

  • 基于图的检索增强

  • 行为适应策略

  • 知识适应方法

  • 模型适应见解

  1. 构建:开发技能引导管道

  2. 构建:创建代码知识图

  3. 适应:根据需要微调模型

  4. 实施:应用可重用技能

  • 技能引导
  • 代码检索
  • 模型微调
  • 行为适应
  • 知识图

构建自适应AI代理 评价

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