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Struttura del corso
Introduzione alla personalizzazione AutoGPT
- Panoramica di AutoGPT e della sua architettura
- Comprensione del flusso di lavoro AutoGPT
- Identificazione dei componenti chiave per la personalizzazione
Fine-Tuning AutoGPT Modelli
- Regolazione dei parametri del modello per attività specifiche
- Formazione di prompt personalizzati e miglioramento della comprensione contestuale
- Ottimizzazione della memoria e delle prestazioni
Integrazione di API e fonti di dati esterne
- Connessione AutoGPT con API esterne
- Recupero ed elaborazione dei dati per risposte AI in tempo reale
- Considerazioni sulla sicurezza nelle integrazioni API
Migliorare l'esecuzione delle attività e l'autonomia
- Migliorare la logica decisionale
- Gestione di attività e dipendenze in più fasi
- Implementazione di cicli di feedback per l'auto-miglioramento
Ottimizzazione delle prestazioni e dell'utilizzo delle risorse
- Scalabilità AutoGPT per applicazioni aziendali
- Gestione dei costi computazionali e dell'efficienza
- Distribuzione su ambienti cloud ed edge computing
Risoluzione dei problemi e debug AutoGPT
- Problemi comuni e gestione degli errori
- Debug AutoGPT interazioni
- Buone pratiche per mantenere la stabilità del sistema
Casi di studio e applicazioni nel mondo reale
- AutoGPT nell'automazione aziendale
- Creazione di contenuti e ricerca basati sull'intelligenza artificiale
- Applicazioni specifiche del settore e storie di successo
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con AutoGPT o agenti AI simili
- Competenza nella programmazione Python
- Conoscenza di base dell'apprendimento automatico e delle integrazioni API
Pubblico
- Ingegneri dell'intelligenza artificiale
- Sviluppatori di software
- Specialisti in apprendimento automatico
21 ore
