Struttura del corso

1. Introduzione alle Applicazioni LLM e AutoGen v0.4

  • Panoramica sui Modelli Linguistici Grandi (LLMs): Comprensione delle loro capacità e applicazioni. 
  • Introduzione a AutoGen v0.4: Esplorazione delle sue funzionalità, architettura e di come semplifica lo sviluppo di sistemi AI agenziali.

2. Concetti Fondamentali e Componenti di AutoGen

  • Comprendere il Framework a Strati:
    • Strato Core: Architettura basata su eventi che supporta flussi di lavoro dinamici.
    • AgentChat API: Creazione di agenti orientati al compito con API di alto livello.
    • Estensioni: Integrazione di agenti personalizzati, strumenti e moduli di memoria per funzionalità avanzate.
  • Messaggistica Asincrona: Implementazione di stili di interazione basati su eventi e richiesta-risposta. 

3. Creazione della Tua Prima Applicazione Multi-Agente

  • Definizione degli Agenti: Creazione di agenti Assistant e User Proxy. 
  • Stabilire la Comunicazione tra gli Agenti: Configurazione della messaggistica asincrona tra gli agenti. 
  • Implementare un'Applicazione Esempio: Sviluppo di un semplice sistema multi-agente per risolvere un compito specifico. 
  • Strumenti di Osservabilità e Debugging: Utilizzo del tracciamento delle metriche e dei messaggi integrati per il monitoraggio in tempo reale. 

4. Studi di Caso e Best Practice

  • Applicazioni nel Mondo Reale: Esame di implementazioni di successo di AutoGen in varie industrie.
  • Best Practice: Linee guida per progettare applicazioni LLM efficienti e scalabili utilizzando AutoGen.
  • Sfide e Soluzioni: Affrontamento delle sfide comuni durante lo sviluppo e le loro soluzioni.
  • Q&A

Il workshop è destinato a:

  • sviluppatori software
  • data scientists
  • ingegneri dati
  • persone con background o inclinazione alla programmazione che desiderano imparare la programmazione AI.

Requisiti

Prerequisiti - Programmazione Python

 7 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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