Introduction to AutoGPT: Building Autonomous AI Agents - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów i specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą modyfikować modele AutoGPT, integrować interfejsy API i optymalizować autonomicznych agentów pod kątem konkretnych potrzeb biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Dostosować zachowanie AutoGPT i dostroić jego podstawowe modele.
• Zintegrować AutoGPT z zewnętrznymi interfejsami API i narzędziami innych firm.
• Zwiększać efektywność podejmowania decyzji i wykonywania zadań przez AutoGPT.
• Optymalizacja wykorzystania zasobów i rozwiązywanie typowych problemów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać AutoGPT do automatyzacji operacji biznesowych i zwiększenia produktywności.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę AutoGPT w automatyzacji biznesu.
• Konfigurować i konfigurować AutoGPT do wykonywania zadań.
• Wykorzystać AutoGPT do optymalizacji przepływów pracy i usprawnienia procesu decyzyjnego.
• Zintegrować AutoGPT z narzędziami biznesowymi i źródłami danych.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów AI i specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą tworzyć i optymalizować przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu AutoGPT.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć architekturę i funkcjonalność AutoGPT.
• Skonfigurować i skonfigurować AutoGPT do automatyzacji zadań.
• Rozwijać przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu możliwości AutoGPT.
• Zintegrować AutoGPT z zewnętrznymi interfejsami API i systemami przedsiębiorstwa.
• Optymalizacja i dostrajanie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji pod kątem wydajności.