Đề cương khóa học

Giới thiệu về AutoGPT Tùy chỉnh

  • Tổng quan về AutoGPT và kiến trúc của nó
  • Hiểu quy trình làm việc AutoGPT
  • Xác định các thành phần chính để tùy chỉnh

Fine-Tuning AutoGPT Các mô hình

  • Điều chỉnh các tham số mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể
  • Đào tạo lời nhắc tùy chỉnh và cải thiện sự hiểu biết theo ngữ cảnh
  • Tối ưu hóa bộ nhớ và hiệu suất

Tích hợp API và Nguồn dữ liệu bên ngoài

  • Kết nối AutoGPT với API bên ngoài
  • Truy xuất và xử lý dữ liệu để phản hồi AI theo thời gian thực
  • Những cân nhắc về bảo mật trong tích hợp API

Tăng cường thực hiện nhiệm vụ và tính tự chủ

  • Cải thiện logic ra quyết định
  • Xử lý các tác vụ và phụ thuộc nhiều bước
  • Thực hiện vòng phản hồi để tự cải thiện

Tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên

  • Mở rộng quy mô AutoGPT cho các ứng dụng doanh nghiệp
  • Quản lý chi phí tính toán và hiệu quả
  • Triển khai trên môi trường điện toán đám mây và biên

Xử lý sự cố và gỡ lỗi AutoGPT

  • Các vấn đề thường gặp và cách xử lý lỗi
  • Gỡ lỗi AutoGPT tương tác
  • Thực hành tốt nhất để duy trì sự ổn định của hệ thống

Các nghiên cứu điển hình và ứng dụng thực tế

  • AutoGPT trong tự động hóa kinh doanh
  • Nghiên cứu và sáng tạo nội dung dựa trên AI
  • Các ứng dụng cụ thể trong ngành và những câu chuyện thành công

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Kinh nghiệm với AutoGPT hoặc các tác nhân AI tương tự
  • Thành thạo trong lập trình Python
  • Kiến thức cơ bản về học máy và tích hợp API

Khán giả

  • Kỹ sư AI
  • Các nhà phát triển phần mềm
  • Chuyên gia học máy
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories