Designing Autonomous Agents for Real-World Applications Eğitimi

AutoGen Microsoft'ten geliştirdiği LLM'ler, araçlar, hafıza ve kullanıcı etkileşimi kullanan çoklu arac uygulamaları oluşturmak için bir açık kaynak çerçevedir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş düzeyde geliştiricilere ve mimarlere yöneliktir. Bu kişiler, AutoGen'ın Python-tabanlı API'lerini, işlev çağrma yeteneklerini ve modüler araç zinciri kullanarak derinlemesine özelleştirilmiş aracları tasarlamak ve dağıtmayı isteyen kişilerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Rolüne özgü mantık ve araç yönlendirmesi ile özelleştirilmiş araclar geliştirebilme.
• Gelişmiş işlev çağrma ve bağlam değiştirme kullanarak dinamik iş akışları oluşturabilme.
• Araca ait ekibler içinde hafıza modülleri ve planlama çerçevelerini uygulama.
• Çoklu arac hatası durumlarını ve uyarlamalı yeniden deneme mekanizmalarını yönetme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Sayısız alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçiren uygulama.

Eğitim Özelizleme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, Read AI'yi Slack, CRM sistemleri ve Notion gibi platformlara entegre ederek iş akışlarını otomatikleştirmek ve ekip verimliliğini artırmak isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Read AI'yi Slack, Salesforce, Notion ve benzeri araçlarla bağlayacak.
• Toplantı özeti ve eylem ögelerinin platformlar arası otomatik teslimatını sağlayacak.
• CRM sistemleri ve görev panolarıyla Read AI verilerini senkronize edecek.
• Entegrasyon sorunlarını giderleyip ekipe uygun yapılandırmaları optimize edecek.

AutoGen Enterprise AI Otomasyonu, AutoGenramework kullanarak karmaşık iş işlemlerini otomatikleştirmek için ölçeklenebilir ve akıllı aracı sistemleri uygulamaya odaklanan bir el ile çalıştırma kursudur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) AutoGenramework kullanarak çoklu aracimuza mimarilerini işletim sistemi platformlarına ve süreçlerine dağıtan orta seviye ile ileri düzey AI uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcılarının aşağıdaki becerilere sahip olacaklarını umuyoruz:

• Enterprise iş akışlarını AutoGen ve LLM aracılığıyla tasarlamak ve otomatikleştirmek.
• LangChain ile AutoGen'u entegre ederek gelişmiş orkestrasyon ve bağlam işleme yapmak için.
• Yerelleştirilmiş Otomatizasyon (RAG) kanallarını oluşturup, işletim sistemi verilerini bağlam içi otomasyona bağlamak.
• Slack, Jira ve SharePoint gibi işletim sistemi platformlarıyla aracıları entegre etmek.
• Üretim ortamlarında AutoGen dağıtımlarını ölçeklendirme ve izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde iş ve yapay zeka uzmanları için CrewAI kullanarak akıllı, alan-özellikli İş Ajanları oluşturmaya yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• CrewAI'in mimarisini ve iş senaryolarında önemini anlamak.
• Roller, araçlar ve bellek kullanarak iş odaklı ajanslar oluşturma.
• İş işlem akışlarını gerçekleştirmek için birlikte çalışan ajans ekibleri oluşturma.
• CrewAI'i finans, pazarlama ve müşteri desteği gibi pratik senaryolarda uygulama.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamında, CrewAI sistemlerini ölçeklendirme,enterprise araçlarıyla entegrasyon yapma ve üretim ortamlarında otomasyon çözümlerini yayınlayabilecek orta düzeyden ileri düzey olan profesyonellere yönelik olmaktedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CrewAI kullanarak ölçeklenebilir çoklu ugent sistemleri tasarlama.
• Ugentleri, Slack, veritabanlarıyla ve API'lerle entegrasyon yapma.
• Ugent davranışları için izleme, günlüğe kaydetme veagnostik uygulama.
• Üretim ortamlarında CrewAI çözümlerini yayınla, yönetme ve ölçeklendirme.

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli profesyoneller için tasarlanmıştır ve CrewAI kullanılarak gerçek dünya senaryolarını ve araç entegrasyonlarını yoluyla iş ve teknik iş akışlarının otomasyonunu hedeflemek isteyenlere yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• CrewAI in mimarisini ve temel ilkelerini anlamak.
• Birden fazla işbirlikçi ajan dahil olmak üzere iş akışlarını tasarlamak.
• CrewAI'i API'ler, araçlar ve dış sistemlerle entegre etmek.
• Gerçek dünya otomasyon senaryolarını gerçekleştirmek ve orkestra etmek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (yönetim yeri veya çevrimiçi) karmaşık iş akışları, olay tetikleyicileri ve araç tümleştirmelerini kullanarak CrewAI ile özel çok.agent sistemleri tasarlamak ve uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI agentleri ile özelleştirilmiş roller ve araçlar tasarlamak ve oluşturmak.
• Karmaşık, olaya dayalı çok.agent görev akışlarını uygulamak.
• CrewAI sistemi içinde dış API'leri ve veri kanallarını tümleştirme.
• Çok.agent sistemlerinin koordinasyonunu, hata yönetimi ve yürütme etkinliğini optimize etmek.

AutoGen Studio, kod gerektirmeden LLM tabanlı çoklu-Agent akışların oluşturulmasına ve yönetilmesine olanak sağlayan görsel bir ortamdır.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Agent etkileşimlerini görsel olarak tasarlamak, test etmek ve iyileştirmek için AutoGen Studio'yı kullanmak isteyen basitlev derecelerden orta düzeylere kadar olan iş ve yenilikçilik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kod gerektirmeden çoklu-Agent akışları oluşturma.
• AutoGen Studio'yı kullanarak Agent rollerini, uyarılarını ve hedeflerini tanımlama.
• Agentler arasındaki mesaj akışlarını görselleştirme ve yönetme.
• Hata işleme ve bağlam iyileştirmeyi-Agent mantığına dahil etme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çoğu egzersiz ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) gerçekleştirilir ve Grok AI'ün yeteneklerini, kullanım alanlarını ve potansiyel uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Grok AI'ün ne olduğunu ve diğer sohbet robotlarından nasıl farklılaştığını anlamak.
• Grok AI'ün temel özelliklerini ve işlevlerini keşfetmek.
• Kişisel ve iş kullanımı için Grok AI ile etkili bir şekilde etkileşim kurmak.
• Üretkenlik, yaratıcılık ve problem çözme için Grok AI'ten yararlanmak.
• Yapay zeka sohbet robotlarının etik boyutlarını ve sınırlamalarını fark etmek.

AutoGen ile LLM Ajent Sistemleri İnşa Etme, büyük dil modelleri (LLMs) için Microsoft’ün AutoGenramework'ünü kullanarak çoklu ajent sistemleri geliştirmeye odaklanan bir elden deneyim kursudur.

Bu eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim (önline veya yerel olarak), LLMs ve Python ile çoklu ajent sistemlerini tasarlamak, uygulamak ve koordine etmek isteyen orta düzeyli yapay zeka ve otomasyon profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcıları şunları başarabilecek hale gelecektir:

• AutoGen framework'ü kullanarak çoklu ajent mimarileri tasarlamak.
• Ajent rollerini, yeteneklerini ve koordinasyon davranışlarını yapılandırmak.
• Ajent etkileşimleri için fonksiyon çağrısı ve bellek yönetimi yapmak.
• Gerçek kullanım durumları için Python-tabanlı LLM ajent iş akışlarını inşa etmek ve test etmek.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Hayat Laboratuvar ortamında elden deneyimli uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

Bu 1-gün süren atölye, geliştiriciler, veri bilimciler ve AI tutkunları için tasarlanmış olup, AutoGen v0.4 kullanarak ajansal AI sistemlerini anlamayı ve kuvvetlerini kullanmanıza yardımcı olacaktır. 

Elle çalışmalardan ve uygulamalı gösterilerden oluşan bir karışım yoluyla, Large Language Models (LLMs) tarafından desteklenen çok ajanslı uygulamaların nasıl oluşturulacağını, yönetileceğini ve dağıtılacağını öğreneceksiniz. 

Kurs sonunda, AutoGen'in katmanlı mimarisinde sağlam bir temel edineceksiniz, ajanslar arasında asenkron iletişimden ustalaşacaksınız ve ölçeklenebilir ve akıllı LLM driven uygulamalar geliştirmek için gerçek dünya kullanım durumlarını ve en iyi uygulamaları keşfedeceksiniz.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem çevrimiçi hem de face-to-face olarak gerçekleştirilecek olup, Read AI kullanarak toplantı özetlerini kaydetme, ana noktaları çıkarma ve en az manuel çaba ile eylem maddeleri üretme konusunda bilgi sahibi olmak isteyen başlangıç düzeyindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Read AI nü büyük platformlar arasında toplantılar için kurma ve yapılandırma.
• Toplantı özetlerini otomatik olarak oluşturma ve eylem maddelerini belirleme.
• Read AI tarafından sağlanan katılım ve tutum analizlerinin yorumlanması.
• Ekibin işbirliği için özetleri etkili bir şekilde paylaşma, düzenleme ve düzenleme.

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitmen yönetimi altındaki canlı eğitim, uzaktan takım işbirliğini AI destekli akışlar ve Read AI analizleri kullanarak basitleştirmeyi isteyen orta düzeyde profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Read AI kullanarak tam uzaktan takım toplantı akışları tasarlamak.
• Takip etmeyi ve belgelemeyi otomatikleştirmek için toplantı overhead'ünü azaltmak.
• Zamanla uyumlu ve uyuşmaz işbirliği için AI özetlerini kullanmak.
• Read AI bulgularıyla takım katılımını ve sorumluluğunu izlemek.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) kurumsal ortamlarda CrewAI kullanarak güvenli ve uyumluluğa sahip ajent akışları geliştirmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Birden fazla ajentin dahil olduğu güvenli ve denetlenebilir akışları tasarlamak.
• Otonom sistemler içinde veri gizliliği stratejilerini uygulamak.
• Günlüğe kaydetme, yönetim ve uyumluluk mekanizmalarını entegre etmek.
• Üretim ortamlarında güvenli CrewAI-dayalı sistemleri dağıtmak ve izlemek.