37、2024 抖音唐宇迪AI Agent合并版

AI Agent实战指南,深度学习应用解析

编辑点评

深度解析AI Agent架构与应用,实战案例丰富,适合AI爱好者及从业者。

⭐ 编辑推荐

掌握AI Agent核心技能,实战案例丰富,深度学习应用解析。

课程亮点

AI Agent架构解读
实战案例丰富
深度学习应用解析

课程目录

📁 课件
  📁 Agent系列
    📁 1-Agent架构解读与应用分析
      1-Agent趋势.png  [276.9KB]
      2-Agent流程.png  [106.9KB]
      3-Ageng包括组件.png  [62.8KB]
      4-Agent组成.png  [307KB]
      5-多模态.png  [148.6KB]
      6-多角色组成.png  [122.2KB]
      7-Agent游戏.png  [298.6KB]
      8-多智能体.png  [149.1KB]
      9-多智能体2.png  [84.7KB]
      Agent.pdf  [81.3KB]
      Agent.png  [100.1KB]
    📁 2-新增GPTS打造Agent实战
      API复制这个不要改.docx  [12.9KB]
      短视频脚本.docx  [11.4KB]
      广告文案【耗时整理‖免费分享:Cunlove.cn】.docx  [12.6KB]
      GPTS例子.docx  [12.4KB]
      文章翻译.docx  [12.5KB]
      语聚AI指定(只改动作即可)【整理不易‖免费奉上:cuNlove.cn】.docx  [10.4KB]
      组会不用愁【整理不易‖免费奉上:cuNlove.cn】.txt  [1.5KB]
    📁 3,4-metagpt
      examples.rar  [243.4KB]
      MetaGPT-main【不易整理‖请关注:CunWorkNoteS】.zip  [7M]
      metaGpt【良心整理‖免费获取:cunloVe.cn】.pdf  [15.9M]
    📁 5-RAG检索架构分析与应用
      RAG.pdf  [106.1KB]
      RAG.png  [123.1KB]
    📁 6-斯坦福AI小镇架构与项目解读
      斯坦福AI小镇.png  [90.9KB]
      斯坦福AI小镇【耗时整理‖ cunlove.cn】.pdf  [84.8KB]
      斯坦福小镇论文.pdf  [11.4M]
    📁 7-langchain工具实例
      基本使用【手动整理‖:cunlove.Cn】.rar  [12.3M]
    📁 9-LLM与LORA微调策略解读
      大模型【资源精选‖更多关注:CunworkNotes】.pdf  [1.4M]
    📁 10-LLM下游任务训练自己模型实战
    📁 11-OPENAI-LLM模型优化总结
    📁 新增-Agent打造专属客服
      Agent客服【资源精选‖更多关注:CunworkNotes】.rar  [5.2M]
    📁 新增autogen模块
      📁 AutogenStudio部署
        代码地址.txt  [44B]
        index.html  [1.3KB]
        style.css  [799B]
        write.json  [4.3KB]
      rag_skill.rar  [48.4KB]
  全网最全的GPT指令合集.pdf  [2.3M]
📁 先看这个,必看
  必看内容.txt  [158B]
  t01-他08大章节1-76节合并版.jpg  [119.1KB]
  t09-t12大章节是77-104小节合并版.jpg  [107.8KB]
全网最全的GPT指令合集.pdf  [2.3M]
t01.mp4  [1.4G]
t02.mp4  [1.2G]
t03【花费时间‖免费获取:cunLove.cn】.mp4  [834.5M]
t04.mp4  [1.2G]
t05.mp4  [1G]
t06【更多精选‖公众号:CunWorknotes】 .mp4  [1G]
t07.mp4  [542.4M]
t08【精挑细选‖免费提供:cunlovE.cn】.mp4  [1.3G]
t09.mp4  [1009.7M]
t10.mp4  [1.3G]
t11.mp4  [1.6G]
t12.mp4  [275.3M]

适合人群

  • AI爱好者
  • AI从业者
  • 深度学习研究者

学习收获

掌握AI Agent架构
实战AI Agent应用
提升深度学习能力

祝您学习愉快!

学有所成,前程似锦!