Kurzusleírás

Mély merülés a BabyAGI architektúrájába

  • A BabyAGI alapvető összetevőinek megértése
  • Feladatkezelés és végrehajtási folyamat
  • A BabyAGI összehasonlítása más autonóm ügynökökkel

BabyAGI haladó szintű testreszabása

  • A BabyAGI memória- és tervezési algoritmusainak módosítása
  • Döntéshozatal és feladatprioritás testreszabása
  • A BabyAGI bővítése egyéni bővítményekkel és funkciókkal

Vállalati integráció és API bővítmények

  • A BabyAGI csatlakoztatása vállalati szoftverekhez és adatbázisokhoz
  • REST és GraphQL API-k használata adatcseréhez
  • Többlépéses munkafolyamatok automatizálása platformok között

Teljesítmény és erőforrás-felhasználás optimalizálása

  • Késleltetés csökkentése és válaszidő javítása
  • Nagyméretű automatizálás kezelése több ügynökkel
  • Memória és számítási erőforrások felhasználásának optimalizálása

BabyAGI üzembe helyezése és skálázása felhő környezetekben

  • BabyAGI üzembe helyezése AWS, Azure vagy Google Cloud platformokon
  • Docker és Kubernetes használata konténerizált üzembe helyezéshez
  • BabyAGI skálázása vállalati szintű automatizáláshoz

Biztonság, megfelelőség és etikai megfontolások

  • Adatvédelem és szabályozási megfelelőség biztosítása
  • Az autonóm AI döntéshozatal kockázatainak kezelése
  • Az AI által vezérelt automatizálás etikai vonatkozásai

Jövőbeli trendek az autonóm AI ügynökök területén

  • Az AI feladat-automatizálás fejlődése
  • Önjavító AI rendszerek fejlesztése
  • Új felhasználási esetek az AI által vezérelt munkafolyamat-automatizálásban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Az AI ügynökök és autonóm feladatvégzés ismerete
  • Tapasztalat Python programozásban és API integrációkban
  • Ismeret a felhő üzembe helyezésben és konténerizációs technológiákban

Közönség

  • AI mérnökök
  • Vállalati automatizációs csapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák