Schița de curs

Introducere în personalizarea AutoGPT

  • Prezentare generală a AutoGPT și a arhitecturii sale
  • Înțelegerea fluxului de lucru AutoGPT
  • Identificarea componentelor cheie pentru personalizare

Modele AutoGPT Fine-Tuning

  • Ajustarea parametrilor modelului pentru sarcini specifice
  • Formarea prompterelor personalizate și îmbunătățirea înțelegerii contextuale
  • Optimizarea memoriei și a performanței

Integrarea API-urilor și a surselor externe de date

  • Conectarea AutoGPT cu API-uri externe
  • Recuperarea și procesarea datelor pentru răspunsuri AI în timp real
  • Considerații privind securitatea în integrările API

Îmbunătățirea executării sarcinilor și a autonomiei

  • Îmbunătățirea logicii decizionale
  • Gestionarea sarcinilor în mai multe etape și a dependențelor
  • Implementarea buclelor de feedback pentru autoîmbunătățire

Optimizarea performanței și a utilizării resurselor

  • Scalarea AutoGPT pentru aplicații de întreprindere
  • Gestionarea costurilor și eficienței computaționale
  • Implementarea în medii de cloud computing și edge computing

Rezolvarea problemelor și depanarea AutoGPT

  • Probleme comune și gestionarea erorilor
  • Depanarea AutoGPT interacțiunilor
  • Cele mai bune practici pentru menținerea stabilității sistemului

Studii de caz și aplicații din lumea reală

  • AutoGPT în automatizarea afacerilor
  • Crearea de conținut și cercetarea bazate pe IA
  • Aplicații specifice industriei și povești de succes

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență cu AutoGPT sau agenți AI similari
  • Competențe în programare Python
  • Cunoștințe de bază de învățare automată și integrări API

Audiență

  • ingineri AI
  • Dezvoltatori de software
  • Specialiști în învățare automată
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite