Schița de curs

Explorare Avansată a Arhitecturii BabyAGI

  • Înțelegerea componentelor de bază ale BabyAGI
  • Gestionarea sarcinilor și fluxul de execuție
  • Compararea BabyAGI cu alți agenți autonomi

Personalizare Avansată a BabyAGI

  • Modificarea algoritmilor de memorie și planificare ai BabyAGI
  • Personalizarea luării deciziilor și prioritizării sarcinilor
  • Extinderea BabyAGI cu plugin-uri și funcții personalizate

Integrare Enterprise și Extensii API

  • Conectarea BabyAGI la software și baze de date enterprise
  • Utilizarea API-urilor REST și GraphQL pentru schimbul de date
  • Automatizarea fluxurilor de lucru în mai mulți pași pe platforme

Optimizarea Performanței și Utilizării Resurselor

  • Reducerea latenței și îmbunătățirea timpului de răspuns
  • Gestionarea automatizării la scară largă cu agenți multipli
  • Optimizarea consumului de memorie și resurse de calcul

Implementarea și Scalarea BabyAGI în Medii Cloud

  • Implementarea BabyAGI pe AWS, Azure sau Google Cloud
  • Utilizarea Docker și Kubernetes pentru implementare containerizată
  • Scalarea BabyAGI pentru automatizare de nivel enterprise

Securitate, Conformitate și Considerente Etiche

  • Asigurarea confidențialității datelor și conformității reglementare
  • Abordarea riscurilor deciziei autonome a AI
  • Implicațiile etice ale automatizării conduse de AI

Tendințe Viitoare în Agenții Autonomi AI

  • Evoluția automatizării sarcinilor AI
  • Avansări în sistemele AI de auto-îmbunătățire
  • Cazuri de utilizare emergente pentru automatizarea fluxurilor de lucru conduse de AI

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoașterea agenților AI și a execuției autonome a sarcinilor
  • Experiență în programarea Python și integrarea API-urilor
  • Familiaritate cu tehnologiile de implementare în cloud și containerizare

Public țintă

  • Ingineri AI
  • Echipe de automatizare enterprise
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite