01
人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
免費人工智慧庫
應用領域 指南永遠免費。
111 簡明英語指南、結構化學習路徑和開放圖書館——由獨立的 501(c)(3) 非營利組織構建，以便任何人都可以理解現代人工智慧。
111免費指南
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五 基於結果的課程
每門課程都包括明確的成果、映射的能力、實踐活動和應用的頂點。
02
負責任的 AI 使用者
有效率地使用人工智慧，同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
03
職場人工智慧
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
04
人工智慧政策與社會
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
05
使用 AI 系統建置
透過實務系統設計，了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
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應用領域
AI 線索評分
人工智慧潛在客戶評分使用機器學習來預測哪些銷售線索最有可能轉化，因此銷售團隊可以將時間花在最佳機會上。
應用領域反應代理模式
ReAct（推理與行動）是一種設計模式，其中 AI 模型將逐步推理與調用工具或搜尋等具體操作交織在一起。
應用領域推薦系統中的人工智慧
推薦系統是人工智慧悄悄地選擇你接下來觀看、購買和滾動的內容。
應用領域計劃執行者代理
規劃者-執行者代理將人工智慧系統分為兩個角色：將目標分解為步驟的規劃者和執行每個步驟的執行者。
應用領域計算機使用代理
使用計算機的代理以人的方式操作計算機：查看螢幕、移動遊標、單擊和打字。
應用領域代理RAG
Agentic RAG 透過讓代理人在回答之前決定搜尋的時間、內容和次數來升級普通的檢索增強生成。
應用領域人工智慧履歷篩選
人工智慧履歷篩選使用軟體自動讀取、解析和排名求職者，通常在任何人看到他們之前。
應用領域人工智慧合約審查
人工智慧合約審查使用自然語言處理來閱讀法律協議、提取關鍵條款、標記風險條款，並根據公司的…進行檢查。
應用領域人工智慧程式碼審查
人工智慧程式碼審查使用經過程式碼訓練的模型來自動檢查拉取請求中的錯誤、安全缺陷、風格問題和改進。
應用領域反思和自我糾正劑
反思是一種技術，人工智慧代理以書面形式反思自己的失敗，並將這些教訓回饋到下一次嘗試。
應用領域多代理編排
多代理編排可協調多個專門的 AI 代理，以便它們協作處理對於一個代理來說太大或變化多端的任務。
應用領域代理記憶體系統
智能體記憶系統為人工智慧智能體提供了一種超越單一上下文視窗、跨回合、會話和任務來記住資訊的方法。