课程ID:35672

枫影(王鸿华):人工智能代理|助力企业智能化转型,提升工作效率的关键路径

通过深入了解AI Agent的构建与应用,帮助企业精准应对数字化转型中的挑战,释放人力资源,优化工作流程,提升决策效率。课程结合理论与实践,打造全面的AI Agent知识体系,适合各行各业的管理者与技术人员,助力企业在智能时代抢占先机。

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曹大嘴老师
  • AI Agent深入了解AI Agent的定义、工作原理及其与传统RPA的区别,掌握其在企业数字化转型中的重要性。
  • 核心技术掌握机器学习算法、自然语言处理与知识图谱等AI Agent构建的核心技术,提升技术应用能力。
  • 业务应用探索AI Agent在客户服务、人力资源、风险管理及供应链优化等多个领域的应用,理解其商业价值。
  • 工具运用熟悉国内主流AI Agent工具的功能与使用,掌握工具选择与评估的方法,提升项目开发能力。
  • 实践能力通过实践环节,学习AI Agent流程搭建的具体步骤,提升实际操作能力,确保理论与实践的有效结合。

智能化转型的关键:全面掌握AI Agent构建与应用 课程围绕AI Agent的基本概念、核心技术、业务应用及主流工具展开,全面提升学员在智能化转型过程中的专业能力与实践技能。通过系统学习,帮助企业构建智能决策与高效工作流,为数字化转型奠定坚实基础。

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构建全面AI Agent能力,推动企业智能化转型

课程涵盖AI Agent的基本概念、核心技术、应用场景及实践技巧,通过系统化的学习与实践,帮助企业在快速发展的数字化环境中把握机遇,实现智能化转型。
  • 认识AI Agent

    深入理解AI Agent的概念、发展历程及其在企业中的重要性,为后续学习打下基础。
  • 核心技术解析

    详细讲解机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术,帮助学员掌握AI Agent的构建要素。
  • 应用场景探索

    通过实例分析AI Agent在客户服务、人力资源、风险管理等领域的实际应用,增强业务思维能力。
  • 主流工具使用

    介绍国内主要AI Agent工具的功能与特点,提升学员在项目开发中的工具运用能力。
  • 实践流程搭建

    通过实践环节,学习AI Agent的流程搭建步骤,确保理论知识能够在实践中落地。
  • 性能监控与迭代

    学习如何监控AI Agent的性能、进行异常处理和知识更新,确保AI Agent持续优化。
  • 数据驱动决策

    强调数据在AI Agent决策中的重要性,培养数据分析与应用能力。
  • 用户体验提升

    关注AI Agent与用户的交互体验,学习如何优化用户体验以提升项目价值。
  • 跨学科整合

    探讨AI Agent的构建与应用所需的跨学科知识,帮助学员构建综合视角。

提升企业智能化能力,打造专业AI Agent团队

通过系统学习与实践,学员能够全面掌握AI Agent的构建与应用,提升在智能化转型过程中的专业能力,助力企业实现高效运作与决策优化。
  • 全面理解AI Agent

    深入掌握AI Agent的基本概念、工作原理及其在企业中的应用场景。
  • 技术实践技能

    学会运用工作流、LLM与RAG等技术构建高效的AI Agent,提升项目实操能力。
  • 业务融合能力

    理解AI Agent在不同业务场景中的应用,提升技术与业务的结合能力。
  • 工具运用熟练度

    熟悉主流AI Agent工具的使用,掌握项目开发的关键技能。
  • 项目开发能力

    通过实践环节,提升AI Agent流程搭建与优化的实战能力。
  • 持续优化能力

    掌握AI Agent的性能监控与知识更新方法,确保其持续优化与迭代。
  • 数据分析能力

    提升对数据的敏感度,学会运用数据驱动决策。
  • 用户体验设计

    学习如何优化AI Agent的用户体验,提升用户满意度。
  • 跨学科视野

    培养跨学科思维,提升综合分析与解决问题的能力。

助力企业解决智能化转型中的关键问题

通过AI Agent的构建与应用,企业能够有效应对数字化转型带来的挑战,提升工作效率与决策能力,推动智能化转型进程。
  • 流程自动化

    通过AI Agent实现重复性任务的自动化,释放人力资源,提高工作效率。
  • 决策支持

    利用数据分析与智能决策支持,提升管理层的决策效率与准确性。
  • 用户体验优化

    通过智能化的客户服务与支持,提升用户互动体验与满意度。
  • 人力资源优化

    运用AI Agent进行简历筛选、员工培训等,提高人力资源管理效率。
  • 风险管理提升

    通过AI Agent的风险监测与合规性检查,提升企业的风险管理能力与合规性。
  • 供应链智能化

    运用AI Agent进行需求预测与库存管理,实现供应链的智能优化。
  • 技术应用能力

    提升团队在AI Agent技术应用上的能力,推动技术与业务的有效结合。
  • 项目管理能力

    通过实践锻炼项目管理能力,确保AI Agent项目的顺利实施与优化。
  • 跨部门协作

    通过AI Agent的应用,促进部门间的信息共享与协作,提高整体工作效率。

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