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[Recomendação de Curso] @DeepLearningAI "IA Agenética": Um Guia Prático para Construir Agentes Inteligentes Autônomos Este curso, ministrado por Andrew Ng, concentra-se nos conceitos e práticas essenciais da IA ​​Agética. Ele ajuda os alunos a começarem com os princípios fundamentais e a construírem sistemas de agentes inteligentes capazes de planejar e executar tarefas complexas de forma autônoma e iterativa. O curso integra o LLM (Learning Learning Management) com ferramentas, simulando fluxos de trabalho de várias etapas semelhantes aos humanos para alcançar a automação de ponta a ponta, desde a geração simples até a implantação em nível de produção. O curso enfatiza a praticidade: a implementação de padrões de projeto por meio de código Python evita dependências de frameworks, permitindo a construção do zero antes da expansão, tornando-o adequado para profissionais que desejam integrar IA ao desenvolvimento de software. Objetivos principais de aprendizagem: Este curso ajuda você a dominar os quatro padrões de projeto de sistemas de agentes inteligentes: • Reflexão: Permitir que a IA examine seus próprios resultados e os otimize iterativamente, como por exemplo, por meio de revisão automática de código, para melhorar a qualidade. • Utilização de ferramentas: Conecte-se a ferramentas externas, como bancos de dados, APIs, pesquisas na web ou execução de código, para estender as capacidades da IA ​​além da geração de texto. • Planejamento: Decompor tarefas complexas em etapas executáveis ​​e ajustá-las dinamicamente. • Colaboração Multiagente: Coordena a divisão de trabalho entre múltiplos agentes especializados para lidar com fluxos de trabalho. Além disso, você aprenderá a analisar processos de negócios e transformá-los em fluxos de trabalho de agentes inteligentes; construir estruturas de teste e conduzir análises sistêmicas de erros; e otimizar implantações para garantir um ambiente de produção estável. A estrutura do curso está dividida em 5 módulos, permitindo que os alunos definam seu próprio ritmo: 1. Fundamentos e Reflexões: Introdução ao conceito de agentes inteligentes e prática de mecanismos de auto-iteração. 2. Integração de ferramentas: Explore as conexões de API e serviços externos. 3. Planejamento e Execução: Decompor tarefas para alcançar adaptação dinâmica. 4. Sistemas multiagentes: Projetar uma estrutura colaborativa. 5. Avaliação e otimização: métricas de desempenho, diagnóstico de erros e estratégias de implantação. Cada módulo combina explicações teóricas, exemplos de código e estudos de caso para ajudá-lo a construir gradualmente uma aplicação completa. Endereço do curso