Kursplan

Introduksjon til AutoGPT Tilpasning

  • Oversikt over AutoGPT og dens arkitektur
  • Forstå AutoGPT arbeidsflyten
  • Identifisere nøkkelkomponenter for tilpasning

Fine-Tuning AutoGPT Modeller

  • Justering av modellparametere for spesifikke oppgaver
  • Trening av tilpassede spørsmål og forbedring av kontekstuell forståelse
  • Optimalisering av minne og ytelse

Integrering av APIer og eksterne datakilder

  • Kobler AutoGPT med eksterne APIer
  • Datainnhenting og behandling for sanntids AI-svar
  • Sikkerhetshensyn i API-integrasjoner

Forbedre oppgaveutførelse og autonomi

  • Forbedre beslutningslogikk
  • Håndtering av flertrinnsoppgaver og avhengigheter
  • Implementere tilbakemeldingssløyfer for selvforbedring

Optimalisering av ytelse og ressursutnyttelse

  • Skalering AutoGPT for bedriftsapplikasjoner
  • Håndtering av beregningskostnader og effektivitet
  • Utrulling i sky- og edge-databehandlingsmiljøer

Feilsøking og feilsøking AutoGPT

  • Vanlige problemer og feilhåndtering
  • Debugging AutoGPT interaksjoner
  • Beste praksis for å opprettholde systemstabilitet

Kasusstudier og virkelige applikasjoner

  • AutoGPT innen forretningsautomatisering
  • AI-drevet innholdsskaping og forskning
  • Bransjespesifikke applikasjoner og suksesshistorier

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Erfaring med AutoGPT eller lignende AI-agenter
  • Ferdighet i Python programmering
  • Grunnleggende kunnskap om maskinlæring og API-integrasjoner

Publikum

  • AI-ingeniører
  • Programvareutviklere
  • Maskinlæringsspesialister
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories