Đề cương khóa học

1. Giới thiệu về các ứng dụng LLM và AutoGen v0.4

Tổng quan về Large Language Models (LLMs): Hiểu về khả năng và ứng dụng của chúng.
  • Giới thiệu AutoGen v0.4: Khám phá các tính năng, kiến trúc và cách nó đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống AI dựa trên tác nhân.
  • 2. Các khái niệm và thành phần cốt lõi của AutoGen

    Hiểu về kiến trúc phân lớp:Lớp cốt lõi: Kiến trúc hướng sự kiện hỗ trợ quy trình làm việc động.
  • API AgentChat: Xây dựng các tác nhân hướng tác vụ với API cấp cao.
  • Mở rộng: Tích hợp các tác nhân, công cụ và mô-đun bộ nhớ tùy chỉnh để tăng cường chức năng.
  • Giao tiếp không đồng bộ: Triển khai các kiểu tương tác hướng sự kiện và yêu cầu-phản hồi.
  • 3. Xây dựng ứng dụng đa tác nhân đầu tiên của bạn

    Định nghĩa Tác nhân: Tạo các tác nhân Hỗ trợ và Proxy Người dùng.
  • Thiết lập Tác nhân Communication: Thiết lập giao tiếp không đồng bộ giữa các tác nhân.
  • Triển khai một ứng dụng mẫu: Phát triển một hệ thống đa tác nhân đơn giản để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể.
  • Công cụ quan sát và gỡ lỗi: Sử dụng theo dõi số liệu và tin nhắn tích hợp để giám sát theo thời gian thực.
  • 4. Nghiên cứu điển hình và các phương pháp hay nhất

    Ứng dụng thực tế: Xem xét các triển khai thành công của AutoGen trong các ngành khác nhau.
  • Các phương pháp hay nhất: Hướng dẫn thiết kế các ứng dụng LLM hiệu quả và có khả năng mở rộng bằng AutoGen.
  • Thách thức và giải pháp: Giải quyết các thách thức phổ biến gặp phải trong quá trình phát triển và các giải pháp của chúng.
  • Q&A
  • Hội thảo dành cho:

    nhà phát triển phần mềm
  • nhà khoa học dữ liệu
  • kỹ sư dữ liệu
  • những người có nền tảng/khuynh hướng lập trình muốn tìm hiểu về lập trình AI.
  • Requirements

    . Yêu cầu tiên quyết - Python lập trình

     7 Hours

    Number of participants


    Price per participant

    Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

    Related Categories