51CTO – 2024爆火AI Agent智能应用从0到1(应用解读+项目实战)
📌资源信息
📚资料名称：51CTO – 2024爆火AI Agent智能应用从0到1(应用解读+项目实战)
📖资料年级：未知
📓资料科目：未知
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📁 【51CTO-35483】2024爆火AI Agent智能应用从0到1(应用解读+项目实战)(1)
  • 🎬25_3-检索得到重要的URL.mp4
  • 🎬48_5-数据切块方法.mp4
  • 🎬7_7-GPTS分析一波.mp4
  • 🎬43_10-项目环境配置方法解读.mp4
  • 🎬14_2-后端GPT项目部署启动.mp4
  • 🎬1_1-Agent要解决的问题分析.mp4
  • 🎬10_2-调用API的控制方式.mp4
  • 🎬32_5-评估工具RAGAS.mp4
  • 🎬4_4-多智能体定义分析.mp4
  • 🎬49_1-MOE概述分析.mp4
  • 🎬35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
  • 🎬18_6-指令提示构建.mp4
  • 🎬8_8-经典任务分析.mp4
  • 🎬63_2-RAG实践策略.mp4
  • 🎬39_6-计划模块实现细节.mp4
  • 🎬51_3-效果分析与总结.mp4
  • 🎬30_3-召回优化策略分析.mp4
  • 🎬11_3-API相关配置完成.mp4
  • 🎬45_2-基本API调用方法.mp4
  • 🎬16_4-接入外部API的方法与流程.mp4
  • 🎬23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
  • 🎬60_4-训练流程演示.mp4
  • 🎬56_5-LORA模型实现细节.mp4
  • 🎬24_2-问题拆解与执行流程.mp4
  • 🎬41_8-感知模块解读.mp4
  • 🎬9_1-GPTS任务流程概述分析.mp4
  • 🎬38_5-感知与反思模块构建流程.mp4
  • 🎬15_3-前端助手API与流程图配置.mp4
  • 🎬59_3-源码调用DEBUG解读.mp4
  • 🎬62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
  • 🎬13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
  • 🎬17_5-引入API方法解读.mp4
  • 🎬42_9-思考模块解读.mp4
  • 🎬47_4-样本索引与向量构建.mp4
  • 🎬34_1-整体故事解读.mp4
  • 🎬53_2-LLM落地微调分析.mp4
  • 🎬27_5-总结与结果输出.mp4
  • 🎬22_0-基本Agent的组成.mp4
  • 🎬3_3-与大模型的关系分析.mp4
  • 🎬6_6-整体总结分析.mp4
  • 🎬40_7-整体流程框架图.mp4
  • 🎬5_5-框架的作用和能解决的问题.mp4
  • 🎬19_1-论文概述分析.mp4
  • 🎬61_5-效果演示与总结分析.mp4
  • 🎬57_1-提示工程的作用.mp4
  • 🎬50_2-MOE模块实现方法解读.mp4
  • 🎬12_4-完成指令与脚本并生成.mp4
  • 🎬54_3-LLAMA与LORA介绍.mp4
  • 🎬46_3-数据文档切分操作.mp4
  • 🎬31_4-召回改进方案解读.mp4
  • ... 等更多文件
* 以上为网盘部分文件预览
🎯学习目标
掌握AI Agent核心概念与典型应用场景
理解智能应用从需求分析到项目落地的完整流程
独立完成一个AI Agent项目的开发与部署
⭐课程亮点
零基础起步：从0到1掌握AI Agent开发，无需编程基础
实战为王：真实项目案例驱动，手把手构建智能应用
前沿解读：深度剖析2024爆火AI Agent技术原理与趋势
完整体系：从理论到部署，一站式搞定Agent全流程
💡学习建议
建议每周分三个半天学习，先看视频后动手实操，避免连续学习疲劳。
每学完一个AI Agent案例，立即在本地环境复现并自己改动参数测试效果。
准备一个笔记本记录每节课的代码片段和报错解决方案，方便后续查阅和复习。
加入课程的交流群或找学习伙伴，遇到卡点时及时讨论，别独自硬扛超过20分钟。
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