Developing AI Workflows with AutoGPT

• Podstawowa znajomość programowania (Python preferowane)
• Znajomość koncepcji automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji
• Doświadczenie z integracjami API

Publiczność

• Programiści AI wdrażający autonomiczne przepływy pracy
• Specjaliści ds. automatyzacji optymalizujący wykonywanie zadań AI
• Projektanci przepływów pracy integrujący AI z operacjami biznesowymi

AutoGPT to zaawansowany framework AI, który umożliwia rozwój autonomicznych agentów AI zdolnych do wykonywania złożonych zadań przy minimalnej interwencji człowieka.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów AI i specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą tworzyć i optymalizować przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu AutoGPT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć architekturę i funkcjonalność AutoGPT.
• Skonfigurować i skonfigurować AutoGPT do automatyzacji zadań.
• Rozwijać przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu możliwości AutoGPT.
• Zintegrować AutoGPT z zewnętrznymi interfejsami API i systemami przedsiębiorstwa.
• Optymalizuj i dostrajaj przepływy pracy AI pod kątem wydajności.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do AutoGPT

• Czym jest AutoGPT?
• Kluczowe różnice między AutoGPT a tradycyjnymi asystentami AI
• Przypadki użycia dla automatyzacji przepływu pracy opartej na sztucznej inteligencji

Konfiguracja AutoGPT dla Workflow Automation

• Instalowanie i konfigurowanie AutoGPT
• Zrozumienie integracji kluczy API
• Definiowanie struktur zadań AI

Opracowywanie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji

• Tworzenie agentów AI zorientowanych na cele
• Automatyzacja zadań wieloetapowych
• Obsługa dynamicznego wykonywania zadań

Integracja AutoGPT z systemami zewnętrznymi

• Łączenie AutoGPT z bazami danych i interfejsami API
• Automatyzacja przepływów pracy w przedsiębiorstwie za pomocą sztucznej inteligencji
• Studia przypadków dotyczące automatyzacji procesów opartej na sztucznej inteligencji

Optymalizacja przepływów pracy AI pod kątem wydajności

• Dostrajanie inżynierii podpowiedzi w celu uzyskania lepszych wyników
• Poprawa wydajności i szybkości wykonywania zadań
• Debugowanie i rozwiązywanie typowych problemów

Bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji

• Zapewnienie bezpiecznej automatyzacji AI
• Zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych
• Najlepsze praktyki odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji

Przyszłość automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji

• Pojawiające się trendy w rozwoju przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji
• Skalowanie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla aplikacji korporacyjnych
• Odkrywanie zaawansowanych możliwości AI wykraczających poza automatyzację

Podsumowanie i kolejne kroki