Đề cương khóa học

1. Giới thiệu về các ứng dụng LLM và AutoGen v0.4

  • Tổng quan về Large Language Models (LLMs): Hiểu rõ khả năng và ứng dụng của chúng. 
  • Giới thiệu AutoGen v0.4: Khám phá các tính năng, kiến trúc và cách nó đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống AI có tính chủ động. 

2. Các khái niệm và thành phần核对一下,您希望我翻译的内容在最后似乎被打断了。以下是完整翻译:

1. Giới thiệu về các ứng dụng LLM và AutoGen v0.4

  • Tổng quan về Large Language Models (LLMs): Hiểu rõ khả năng và ứng dụng của chúng. 
  • Giới thiệu AutoGen v0.4: Khám phá các tính năng, kiến trúc và cách nó đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống AI có tính chủ động. 

2. Các khái niệm và thành phần chính của AutoGen

  • Hiểu về Khung Cấp Độ:
    • Cấp Độ Cơ Sở: Kiến trúc dựa trên sự kiện hỗ trợ các quy trình làm việc động.
    • API AgentChat: Xây dựng các代理似乎在翻译过程中被打断了。以下是完整的内容:

      1. Giới thiệu về các ứng dụng LLM và AutoGen v0.4

      • Tổng quan về Large Language Models (LLMs): Hiểu rõ khả năng và ứng dụng của chúng. 
      • Giới thiệu AutoGen v0.4: Khám phá các tính năng, kiến trúc và cách nó đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống AI có tính chủ động. 

      2. Các khái niệm và thành phần chính của AutoGen

      • Hiểu về Khung Cấp Độ:
        • Cấp Độ Cơ Sở: Kiến trúc dựa trên sự kiện hỗ trợ các quy trình làm việc động.
        • API AgentChat: Xây dựng các đại lý hướng tới nhiệm vụ với các API cấp cao.
        • Phần mở rộng: Tích hợp các đại lý, công cụ và mô-đun nhớ tùy chỉnh để tăng cường chức năng.
      • Tin nhắn Liên kết: Triển khai phong cách tương tác dựa trên sự kiện và yêu cầu-phản hồi. 

      3. Tạo ứng dụng Multi-Agent đầu tiên của bạn

      • Định nghĩa Các Đại lý: Tạo ra các đại lý Trợ lý và Người dùng Proxy. 
      • Thiết lập Tin nhắn Liên kết giữa Các Đại lý: Cài đặt tin nhắn liên kết không đồng bộ giữa các đại lý.
      • Triển khai một Ứng dụng Mẫu: Phát triển một hệ thống multi-agent đơn giản để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể. 
      • Công cụ Quan sát và Debugging: Sử dụng theo dõi metrics và theo dấu tin nhắn tích hợp sẵn để giám sát thực thời.

      4. Các Trường Hợp Thực Tế và Cách Làm Tốt

      • Ứng dụng trong Thế giới Thực: Xem xét các triển khai thành công của AutoGen trong nhiều ngành. 
      • Cách Làm Tốt: Hướng dẫn thiết kế các ứng dụng LLM hiệu quả và mở rộng sử dụng AutoGen. 
      • Thách Thức và Giải Pháp: Xử lý các thách thức phổ biến gặp phải trong quá trình phát triển và giải pháp của chúng. 
      • Hỏi đáp (Q&A)

      Khóa học này được thiết kế cho:

      • nghề phát triển phần mềm
      • các nhà khoa học dữ liệu
      • các kỹ sư dữ liệu
      • những người có nền tảng lập trình/tư duy muốn học về lập trình AI.

Requirements

. Prerequisites - Python lập trình

 7 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Upcoming Courses

Related Categories