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AI 大模型应用课程 | 智能体技术与 Dify 平台开发实战教程
AI 大模型应用课程 | 智能体技术与 Dify 平台开发实战教程
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总课时
1课时
先修知识
授课模式
录播
学习人数
44人
介绍
讲师
大纲
课件
实验
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本课程聚焦人工智能大模型应用,详解智能体 “自主感知 - 决策 - 执行” 技术原理与教育场景价值,涵盖规则驱动到 GPT 大模型赋能的演进。深度解析开源企业级 LLM 框架 Dify,包括核心功能、应用场景及对比 Coze 的选型策略,还讲解私有化部署方案,助学员掌握 AI 工具开发逻辑。

课程概览
  1. 智能体技术基础:详解智能体 “自主感知 - 决策 - 执行” 的系统架构,对比传统多媒体系统差异,梳理规则驱动、深度学习到 GPT 大模型赋能的技术演进路径,剖析其在自动课件生成、智能排课等教育场景的价值。
  2. Dify 平台核心能力:作为开源企业级 LLM 框架,Dify 支持数百模型接入、可视化 Prompt 编排与高性能 RAG 引擎,课程涵盖业务集成、企业级网关部署及 Prompt 工程等实践场景,直击传统 AI 开发数据处理复杂、调试低效等痛点。
  3. 平台选型与部署实战:对比 Dify 与零代码平台 Coze 的适用场景(教学辅助 vs 科研工程),详解私有化部署硬件要求(如双 RTX4090 显卡配置)与租用服务器方案,附官网及 GitHub 资源链接。
  4. 知识体系梳理:通过表格总结智能体与 Dify 平台的考试重点、易混淆点及
韩老师

韩老师

全栈开发讲师

个人技能: 前端:HTML5、CSS3、JavaScript、JQuery、Bootstrap、Vue.js、微信小程序。 后端:Spring全家桶、MyBatis、MyBatisPlus。 数据库:MySQL、SQL Server、MongoDB。 系统:Linux操作、Shell脚本。 AI:Python、TensorFlow、OpenCV、Scikit-learn。 授课风格: 实战结合理论,案例丰富,互动性强,注重实操。 韩老师技术全面,授课注重实践,致力于提升学员的技术应用能力。
  • 第1章 智能体技术与 Dify 平台开发实战教程
  •     第1节 试听
    视频名称:7月8日(1).mp4
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  • 课程名称:
    AI 大模型应用课程 | 智能体技术与 Dify 平台开发实战教程
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