Kurzusleírás
Bevezetés az Agens AI-ba és az intenzív tábor áttekintése
- Az agens AI és az intenzív tabor szerkezetének megértése
- Eszközök, keretrendszerek és függőségek áttekintése
- Legjobb gyakorlatok a projektbeállításhoz és a együttműködéshez
1. projekt: Intelligens asszisztens prompt-orientált következtetéssel
- Feladatalapú konverzációs ügynök tervezése
- Szerkezete promptok használata következtetésre és döntéshozatalra
- Kialakítás és tesztelés Jupyter Notebook környezetben
2. projekt: Dokumentumelemző és -összefoglaló ügynök
- Adatok kinyerése és összegzése PDF-ekből és szövegfájlokból
- LangChain használata dokumentum-bevitelre és lekérdezésre
- Vezetői jelentések generálása strukturált és nem strukturált tartalmakból
3. projekt: Eszközökkel használó ügynök a munkafolyamatok automatizálásához
- Külső API-k integrálása és ismétlődő feladatok automatizálása
- Több lépésből álló folyamatok kezelése agens ciklusokon keresztül
- Kis méretű automatizáló asszisztens megépítése valós üzleti munkafolyamatokhoz
4. projekt: Adatelemző és betekintést nyújtó ügynök
- Ügynökök csatlakoztatása adatforrásokhoz (CSV, SQL vagy API)
- Vizsgálati adatelemzés elvégzése Python és AI segítségével
- Vizuális betekintések és teljesítményközpontok létrehozása
5. projekt: Több ügynökből álló együttműködés és orchestráció
- Több ügynök koordinálása a feladatok delegálásához
- Vezérlő–munkavállalói architektúra tervezése
- Prototípus több ügynökből álló rendszer telepítése és tesztelése
Zárás és további lépések
- Projektbemutatók és szakmai visszajelzések
- Beszélgetés az optimalizálási és skálázási stratégiákról
- Források a folyamatos tanulás és kísérletezés folytatásához
Követelmények
- Középszintű Python programozási ismeretek
- Alapszintű megértése az AI vagy gépi tanulás elveinek
- Ismeret az API-k és az adatfeldolgozási munkafolyamatok terén
Célcsoport
- Mérnökök és fejlesztők, akik alkalmazott AI projekteket kívánnak megvalósítani
- Technikai csapatok, amelyek az agens AI gyors prototípus-készítési készségeit keresik
- Gyakorlatias szakemberek, akik az AI integrációval és a pilot programok fejlesztésével foglalkoznak
Vélemények (1)
Első legértékesebb: Gyakorlati adatelemzési feladatok MI-vel, copy-paste nélkül – hanem a tanultak saját alkalmazásával. Második legértékesebb: a mindenki által használt fogalmak meghatározása (készségek, ágensek, MCP, API). Most, hogy értem őket, sokkal magabiztosabban próbálom ki az MI-t. Harmadik: a te meglátásaid arról, hogyan működik az MI, mire képes, mire nem (a 80/20-as szabályodat örökre megjegyzem). Negyedik: minden, amit tanítottál nekünk, írásos és elérhető formában.
Lieven Hofmann - Transport & Environment
Kurzus - Hands-On Agentic AI Bootcamp: Build 5 Real Projects in Python
Gépi fordítás