การพัฒนา AI Agent ด้วย h2oGPTe

AI agents เป็นตัวแทนของวิวัฒนาการขั้นต่อไปของระบบอัตโนมัติ โดยเปลี่ยนจากการสร้างข้อความธรรมดาไปสู่ระบบเชิงรุกที่สามารถใช้เครื่องมือและตัดสินใจได้ หลักสูตรนี้มอบแนวทางที่เป็นระบบเพื่อทำความเข้าใจว่าระบบเหล่านี้ทำงานอย่างไรและจะสร้างมันขึ้นมาอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร คุณจะได้รับความเข้าใจที่ชัดเจนว่า large language models ทำหน้าที่เป็นกลไกการให้เหตุผลสำหรับ agents ได้อย่างไร และวิธีการนำไปใช้ในสถาปัตยกรรมที่รองรับหน่วยความจำและการดำเนินการภายนอก เมื่อจบคอร์สนี้ คุณจะสามารถออกแบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนผ่านการให้เหตุผลที่เป็นระบบและการใช้เครื่องมือ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมหลักของ AI agents และความแตกต่างจากโมเดลแชทมาตรฐาน - เชี่ยวชาญกลยุทธ์ prompt engineering เพื่อนำทางการให้เหตุผลและการตัดสินใจของ agent - ประยุกต์ใช้รูปแบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อให้ข้อมูลเฉพาะทางแก่ agents - กำหนดค่าระบบหน่วยความจำเพื่อช่วยให้ agents รักษาบริบทในงานที่ใช้เวลานาน - ฝึกฝนการรวมเครื่องมือภายนอกและ APIs เพื่อให้ agents สามารถโต้ตอบกับโลกแห่งความเป็นจริงได้ - สำรวจรูปแบบการประเมินที่ทันสมัยเพื่อวัดประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ agent หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและรากฐานทางทฤษฎีของพฤติกรรม agentic ก่อนที่จะเข้าสู่กลไกเชิงปฏิบัติของการสร้างด้วย h2oGPTe คุณจะได้อ่านคำอธิบายโดยละเอียดและวิเคราะห์ตัวอย่างที่อิงตามโค้ดเพื่อเสริมสร้างความเข้าใจในเวิร์กโฟลว์ของ agent หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่สนใจใน AI และระบบอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับ AI agents เริ่มสร้างระบบอัจฉริยะและเป็นอิสระได้แล้ววันนี้