План на курса

Въведение в AutoGPT Персонализиране

  • Преглед на AutoGPT и неговата архитектура
  • Разбиране на работния процес AutoGPT.
  • Идентифициране на ключови компоненти за персонализиране

Fine-Tuning AutoGPT Модели

  • Настройка на параметрите на модела за конкретни задачи
  • Обучение на персонализирани подкани и подобряване на разбирането на контекста
  • Оптимизиране на паметта и производителността

Интегриране на API и външни източници на данни

  • Свързване AutoGPT с външни API
  • Извличане и обработка на данни за отговори на AI в реално време
  • Съображения за сигурност при API интеграции

Подобряване на изпълнението на задачите и автономността

  • Подобряване на логиката за вземане на решения
  • Обработване на многоетапни задачи и зависимости
  • Внедряване на вериги за обратна връзка за самоусъвършенстване

Оптимизиране на производителността и използването на ресурсите

  • Мащабиране AutoGPT за корпоративни приложения
  • Управление на изчислителните разходи и ефективност
  • Внедряване в облачни и периферни изчислителни среди

Отстраняване на неизправности и отстраняване на грешки AutoGPT

  • Често срещани проблеми и обработка на грешки
  • Отстраняване на грешки AutoGPT взаимодействия
  • Най-добри практики за поддържане на стабилността на системата

Казуси и приложения в реалния свят

  • AutoGPT в бизнес автоматизацията
  • Създаване и изследване на съдържание, управлявано от AI
  • Специфични за индустрията приложения и истории за успех

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с AutoGPT или подобни AI агенти
  • Владеене на Python програмиране
  • Основни познания за машинно обучение и API интеграции

Публика

  • AI инженери
  • Разработчици на софтуер
  • Специалисти по машинно обучение
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории