Eğitim İçeriği

1. LLM Uygulamalarına ve AutoGen v0.4'a Giriş

  • Large Language Models (LLMs) Hakkında Genel Bakış: Kapasitelerini ve uygulamalarını anlamak. 
  • AutoGen v0.4'a Giriş: Özelliklerini, mimarisini ve ajanlı AI sistemlerinin geliştirilmesini basitleştiren yönlerini keşfetmek.

2. AutoGen'ın Temel Kavramları ve Bileşenleri

  • Katmanlı Framework Anlama:
    • Kök Katman: Dinamik iş akışlarına destek veren olay tabanlı mimari.
    • AgentChat API: Yüksek seviyeli API'ler kullanarak görev odaklı ajanlar oluşturmak.
    • Eklentiler: Özelleştirilmiş ajanları, araçları ve bellek modüllerini tümleştirmek için işlevsellik artışı sağlayacak.
  • Eşzaman Olmayan İletişim: Olay tabanlı ve talep-cevap etkileşim tarzlarını uygulamak. 

3. İlk Çok-Ajan Uygulamanızı Oluşturma

  • Ajanları Tanımlama: Assistant ve User Proxy ajanları oluşturmak. 
  • Ajan İletişimini Kurma: Ajanlar arasında eşzaman olmayan iletişimi ayarlamak. 
  • Bir Örnek Uygulama Uygulama: Belirli bir görevi çözmek için basit bir çok-ajan sistemi geliştirmek. 
  • İzlenebilirlik ve Hata Ayıklama Araçları: Gerçek zamanlı izleme için yerleşik metrik izlemeyi ve mesaj takibini kullanmak. 

4. Case Studies ve En İyi Uygulamalar

  • Gerçek Dünya Uygulamaları: AutoGen'in çeşitli endüstrilerde başarılı uygulanmalarını incelemek.
  • En İyi Uygulamalar: Etkin ve ölçeklenebilir LLM uygulamaları tasarlamak için yönergeler kullanarak AutoGen.
  • Sorunlar ve Çözümler: Geliştirme sırasında karşılaşılan yaygın sorunları ve çözümlerini ele almak.
  • Q&A

Workshop, aşağıdaki kişiler için tasarlanmıştır:

  • Yazılım geliştiricileri
  • Veri bilimcileri
  • Veri mühendisleri
  • Programlama arka planına/ilgisi olan ve AI programlaması hakkında öğrenmek isteyen kişiler.

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Gerekli Hazırlıklar - Python programlama

 7 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (5)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler