GOO-ADK
Agentic AI Development With Google ADK And Python
1 วัน (6 ชม.)/ ช่วงเวลา 9:00 - 16:00 น.
ClassroomHybridInhouse
7,500บาท
*ราคาดังกล่าวยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม
Workshope-Certificate
รูปแบบการอบรม:ClassroomHybrid
Classroom
อบรมแบบ Class Room ณ ห้องอบรม 9EXPERT
Hybrid
เลือกอบรมแบบ Class Room หรือ Ms Teams
ตารางอบรม Public Training
Agentic AI Development With Google ADK And Python
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเข้าใจและสร้างระบบ Agentic AI ด้วย Google ADK (Agent Development Kit) และ Python เรียนรู้การออกแบบ Agent ที่สามารถวางแผน ปฏิบัติงาน และสื่อสารกันได้ในระบบ Multi-Agent ฝึกปฏิบัติจริงผ่าน Workshop เพื่อพัฒนาทักษะเชิงเทคนิคและการประยุกต์ใช้ในงานจริง เสริมความเข้าใจด้านกลยุทธ์และการตัดสินใจอัตโนมัติ
วัตถุประสงค์
- 1.สร้างความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Agentic AI
- 2.เรียนรู้การใช้ Google ADK และ Python ในการพัฒนา Agent
- 3.ออกแบบและสร้างระบบ Multi-Agent ที่สามารถทำงานร่วมกันได้
- 4.ประเมินผลและปรับปรุงประสิทธิภาพของ Agentic System
- 5.ประยุกต์ใช้ Agentic AI ให้สามารถนำใช้ในงานจริง
- 6.พัฒนาทักษะเชิงเทคนิคและกลยุทธ์โดยการฝึกฝนผ่าน Workshop
หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ
- นักศึกษา นักพัฒนาซอฟต์แวร์และวิศวกรที่สนใจงานด้าน AI
- ผู้ที่ต้องการประยุกต์ใช้ ประยุกต์ใช้ Agentic AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
- ผู้ประกอบการและนักพัฒนาแพลตฟอร์ม EdTech
พื้นฐานของผู้เข้าอบรม
- มีความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python
- สามารถใช้งานโปรแกรม Visual Studio Code ได้
- เข้าใจแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติหรือ Automation
ความต้องการของระบบ
- Windows 10 / 11 หรือ macOS
- โปรแกรม Visual Studio Code
- Google API Key (จัดเตรียมโดยสถาบัน)
หัวข้อการฝึกอบรม
- •เรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง AI แบบดั้งเติม (Traditional AI) และ AI ที่มีความสามารถในการดำเนินการได้เอง (Agentic AI)
- •อธิบายถึงภาพรวม และองค์ประกอบต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับระบบนิเวศของ Agentic AI
- •การเรียนรู้โครงสร้างและเฟรมเวิร์กที่ใช้ในการสร้าง AI Agent
- •การสร้าง Agent แบบง่าย ๆ โดยใช้เครื่องมือ Google ADK
- •การทำงานร่วมกันของ Agent หลาย ๆ ตัว ประกอบด้วย
- •Orchestrator : ตัวกลางที่คอยประสานงานและจัดการคำสั่งจากผู้ใช้ (User)
- •Planner Agent: Agent ที่ทำหน้าที่วางแผน
- •Executor Agent: Agent ที่ทำหน้าที่ลงมือปฏิบัติ
- •Memory Agent: Agent ที่ทำหน้าที่เกี่ยวกับหน่วยความจำ
- •External Tools/APIs: การเชื่อมต่อกับเครื่องมือและ API ภายนอก
- •เรียนรู้วิธีการประเมินประสิทธิภาพและคุณภาพของ AI Agent ที่สร้างขึ้น
- •การยกตัวอย่างกรณีการใช้งานจริงของ Agentic AI ในด้านต่าง ๆ
- •ลงมือปฎิบัติเกี่ยวกับ Agentic AI แบบครบ loop






