Advanced AutoGPT: Customizing and Fine-Tuning Autonomous Agents

• Doświadczenie z AutoGPT lub podobnymi agentami AI
• Biegłość w programowaniu Python
• Podstawowa znajomość uczenia maszynowego i integracji API

Publiczność

• Inżynierowie AI
• Programiści
• Specjaliści od uczenia maszynowego

AutoGPT to zaawansowany agent AI zdolny do autonomicznego wykonywania złożonych zadań. Ten kurs bada, jak dostosować, dostroić i zintegrować AutoGPT z rzeczywistymi aplikacjami branżowymi.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów i specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą modyfikować modele AutoGPT, integrować interfejsy API i optymalizować autonomicznych agentów pod kątem konkretnych potrzeb biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Dostosować zachowanie AutoGPT i dostroić jego podstawowe modele.
• Zintegrować AutoGPT z zewnętrznymi interfejsami API i narzędziami innych firm.
• Zwiększać efektywność podejmowania decyzji i wykonywania zadań przez AutoGPT.
• Optymalizacja wykorzystania zasobów i rozwiązywanie typowych problemów.

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 w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do dostosowywania AutoGPT

• Przegląd AutoGPT i jego architektury
• Zrozumienie przepływu pracy AutoGPT
• Identyfikacja kluczowych komponentów do dostosowywania

Modele AutoGPT Fine-Tuning

• Dostosowywanie parametrów modelu do określonych zadań
• Szkolenie niestandardowych podpowiedzi i poprawa zrozumienia kontekstowego
• Optymalizacja pamięci i wydajności

Integracja interfejsów API i zewnętrznych źródeł danych

• Łączenie AutoGPT z zewnętrznymi interfejsami API
• Pobieranie i przetwarzanie danych na potrzeby odpowiedzi AI w czasie rzeczywistym
• Względy bezpieczeństwa w integracjach API

Ulepszanie wykonywania zadań i autonomii

• Poprawa logiki podejmowania decyzji
• Obsługa wieloetapowych zadań i zależności
• Wdrażanie pętli sprzężenia zwrotnego w celu samodoskonalenia

Optymalizacja wydajności i wykorzystania zasobów

• Skalowanie AutoGPT dla aplikacji korporacyjnych
• Zarządzanie kosztami obliczeniowymi i wydajnością
• Wdrażanie w chmurze i środowiskach przetwarzania brzegowego

Rozwiązywanie problemów i debugowanie AutoGPT

• Typowe problemy i obsługa błędów
• Debugowanie AutoGPT interakcji
• Najlepsze praktyki w zakresie utrzymywania stabilności systemu

Studia przypadków i rzeczywiste zastosowania

• Automatyzacja biznesu AutoGPT
• Tworzenie treści i badania oparte na sztucznej inteligencji
• Aplikacje branżowe i historie sukcesu

Podsumowanie i kolejne kroki