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Struttura del corso
Introduzione a Quark
- Panoramica di Quark come piattaforma per agenti AI
- Comprensione dell'architettura e dei componenti chiave
- Configurazione di Quark per lo sviluppo
Creazione di Agenti Intelligenti con Quark
- Progettazione di agenti e framework decisionali
- Sviluppo di workflow di automazione con Quark
- Implementazione di alberi decisionali e macchine a stati
Integrazione di Quark con Dati e Sistemi
- Ingestione ed elaborazione dei dati con Quark
- Integrazione di Quark con API e database esterni
- Ottimizzazione del processo decisionale in tempo reale
Automazione Avanzata con Quark
- Automazione basata su eventi con Quark
- Creazione di workflow dinamici e matrici decisionali
- Gestione di logiche decisionali complesse
Test e Monitoraggio di Agenti Intelligenti
- Implementazione di framework di test per agenti Quark
- Monitoraggio delle prestazioni e dell'efficienza degli agenti
- Risoluzione dei problemi e debug di problemi comuni
Case Study e Applicazioni Reali
- Esplorazione di casi d'uso di successo di Quark per l'automazione
- Applicazione di Quark per ottimizzare i processi aziendali
- Creazione di un prototipo di agente intelligente
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Competenze di programmazione di base in Python
- Familiarità con i concetti di IA e automazione
Pubblico di riferimento
- Ingegneri dell'IA
- Sviluppatori di software
14 ore