Struttura del corso
1. Introduzione alle applicazioni basate su LLM e ad AutoGen v0.4
- Panoramica sui Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: comprensione delle loro capacità e possibili impieghi.
- Introduzione ad AutoGen v0.4: analisi delle sue caratteristiche, architettura e del modo in cui facilita lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale agentica.
2. Concetti fondamentali e componenti principali di AutoGen
- Comprensione della struttura stratificata:
- Livello centrale: architettura basata sugli eventi che permette la creazione di flussi di lavoro dinamici.
- API AgentChat: strumento per costruire agenti orientati all’esecuzione di compiti tramite interfacce di programmazione ad alto livello.
- Estensioni: integrazione di agenti personalizzati, strumenti e moduli di memoria per ampliare le funzionalità del sistema.
- Messaggistica asincrona: implementazione di stili di interazione basati sia su eventi che su richieste-risposte.
3. Creazione della vostra prima applicazione multi-agente
- Definizione degli agenti: creazione di agenti assistenti e agenti proxy utente.
- Configurazione della comunicazione tra agenti: impostazione della messaggistica asincrona.
- Sviluppo di un’applicazione di esempio: creazione di un semplice sistema multi-agente per risolvere un compito specifico.
- Strumenti di osservabilità e debug: utilizzo dei sistemi integrati di monitoraggio delle metriche e tracciamento dei messaggi in tempo reale.
4. Studi di caso e migliori pratiche
- Casi d’uso reali: analisi di implementazioni efficaci di AutoGen in diversi settori.
- Migliori pratiche: linee guida per progettare applicazioni LLM efficienti e scalabili sfruttando AutoGen.
- Problemi comuni e soluzioni: identificazione delle difficoltà tipiche nello sviluppo e proposta di strategie per superarle.
- Sessione di domande e risposte
Il corso è rivolto a:
- Sviluppatori software
- Data scientist
- Ingegneri dati
- Persone con background o interesse per la programmazione desiderose di approfondire lo sviluppo di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale.
Requisiti
Prerequisiti: Conoscenza della programmazione in Python
Recensioni (5)
Mi è piaciuto che fornisse costantemente esempi, ma offrisse anche del tempo per il lavoro individuale su ciò che presentava.
Iacob Giorgel
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traduzione automatica
Mi sono davvero piaciute le spiegazioni sullo sfondo teorico e il modo in cui sono state svolte. Mi hanno aiutato a capire come funziona il processo.
Norbert
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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La prima parte più pratica è stata davvero emozionante. Grazie per il corso. Il presentatore, Abhi, era davvero ben preparato, è un buon presentatore e ha molta conoscenza del tema della presentazione.
Tomas
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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La vasta conoscenza del formatore sull'argomento e l'informazione condensata.
Stefan
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traduzione automatica
Formazione rispondendo alle domande in tempo reale.
Adrian
Corso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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