Eğitim İçeriği

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

Large Language Models (LLMs)'in İncelenmesi: Yetenekleri ve uygulamaları anlama.
  • AutoGen v0.4'e Giriş: Özelliklerini, mimarisini ve ajans tabanlı yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini nasıl basitleştirdiğini keşfetme.
  • 2. AutoGen'in Temel Kavramları ve Bileşenleri

    Katmanlı Çerçeveyi Anlama:Çekirdek Katman: Dinamik iş akışlarını destekleyen olay güdümlü mimari.
  • AgentChat API'si: Yüksek seviyeli API'lerle görev odaklı ajanlar oluşturma.
  • Uzantılar: Gelişmiş işlevsellik için özel ajanları, araçları ve bellek modüllerini entegre etme.
  • Asenkron Mesajlaşma: Olay güdümlü ve istek-yanıt etkileşim stillerini uygulama.
  • 3. İlk Çoklu Ajan Uygulamanızı Oluşturma

    Ajanları Tanımlama: Yardımcı ve Kullanıcı Vekili ajanları oluşturma.
  • Ajan Communication Kurulumu: Ajanlar arasında asenkron mesajlaşmayı ayarlama.
  • Örnek Bir Uygulama Uygulama: Belirli bir görevi çözmek için basit bir çoklu ajan sistemi geliştirme.
  • Gözlemlenebilirlik ve Hata Ayıklama Araçları: Gerçek zamanlı izleme için yerleşik metrik izleme ve mesaj izleme kullanma.
  • 4. Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar

    Gerçek Dünya Uygulamaları: AutoGen'in çeşitli sektörlerdeki başarılı uygulamalarını inceleme.
  • En İyi Uygulamalar: AutoGen kullanarak verimli ve ölçeklenebilir LLM uygulamaları tasarlamak için yönergeler.
  • Zorluklar ve Çözümler: Geliştirme sırasında karşılaşılan yaygın zorlukları ve çözümlerini ele alma.
  • Soru-Cevap
  • Bu atölye çalışması şunlar için tasarlanmıştır:

    yazılım geliştiriciler
  • veri bilimciler
  • veri mühendisleri
  • yapay zeka programlama hakkında bilgi edinmek isteyen programlama geçmişine/eğilimine sahip kişiler.
  • Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

    Ön Koşullar - Python programlama

     7 Saat

    Katılımcı Sayısı


    Kişi Başına Fiyat

    Yaklaşan Etkinlikler

    İlgili Kategoriler