Đề cương khóa học

Giới thiệu về BabyAGI

  • Tổng quan về tự động hóa luồng làm việc do AI dẫn đầu
  • Hiểu về kiến trúc của BabyAGI
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong các ngành công nghiệp

Cài đặt môi trường phát triển

  • Cài đặt BabyAGI và các phụ thuộc
  • Cấu hình truy cập API (OpenAI, các mô hình AI khác)
  • Khám phá các tùy chọn triển khai trên cloud và máy tính cá nhân

Phát triển các Agent AI với BabyAGI

  • Định nghĩa nhiệm vụ và mục tiêu
  • Xử lý bộ nhớ và ưu tiên nhiệm vụ
  • Tùy chỉnh hành vi của agent

Tích hợp BabyAGI với các dịch vụ bên ngoài

  • Kết nối BabyAGI với API và cơ sở dữ liệu
  • Tự động hóa thực thi nhiệm vụ trên nhiều ứng dụng
  • Xử lý xử lý dữ liệu thời gian thực

Triển khai các giải pháp BabyAGI

  • Triển khai BabyAGI trên các nền tảng cloud (AWS, Azure, Google Cloud)
  • Đóng gói với Docker
  • Đảm bảo bảo mật và kiểm soát truy cập

Tối ưu hóa và mở rộng luồng làm việc của BabyAGI

  • Tăng cường hiệu quả nhiệm vụ với các tối ưu hóa AI
  • Mở rộng BabyAGI cho tự động hóa cấp doanh nghiệp
  • Giữ mắt và khắc phục lỗi cho các agent đã triển khai

Xu hướng tương lai và các vấn đề đạo đức

  • Sự phát triển của các agent AI tự động
  • Các thách thức đạo đức trong tự động hóa do AI dẫn đầu
  • Các biện pháp tốt nhất cho việc triển khai AI có trách nhiệm

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các Agent AI và tự động hóa nhiệm vụ
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Thông thạo tích hợp API và triển khai trên cloud

Đối tượng

  • Nhà phát triển AI
  • Chuyên gia tự động hóa
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan