Course Outline

Pengantar AutoGPT Kustomisasi

  • Tinjauan Umum AutoGPT dan Arsitekturnya
  • Memahami alur kerja AutoGPT
  • Mengidentifikasi komponen kunci untuk penyesuaian

Fine-Tuning AutoGPT Model

  • Menyesuaikan parameter model untuk tugas tertentu
  • Melatih arahan khusus dan meningkatkan pemahaman kontekstual
  • Mengoptimalkan memori dan kinerja

Mengintegrasikan API dan Sumber Data Eksternal

  • Menghubungkan AutoGPT dengan API eksternal
  • Pengambilan dan pemrosesan data untuk respons AI waktu nyata
  • Pertimbangan keamanan dalam integrasi API

Meningkatkan Eksekusi Tugas dan Otonomi

  • Meningkatkan logika pengambilan keputusan
  • Menangani tugas dan dependensi multi-langkah
  • Menerapkan siklus umpan balik untuk perbaikan diri

Mengoptimalkan Kinerja dan Pemanfaatan Sumber Daya

  • Skala AutoGPT untuk aplikasi perusahaan
  • Mengelola biaya dan efisiensi komputasi
  • Penerapan pada lingkungan komputasi cloud dan edge

Pemecahan Masalah dan Debugging AutoGPT

  • Masalah umum dan penanganan kesalahan
  • Debugging AutoGPT interaksi
  • Praktik terbaik untuk menjaga stabilitas sistem

Studi Kasus dan Aplikasi di Dunia Nyata

  • AutoGPT dalam otomatisasi bisnis
  • Pembuatan konten dan penelitian berbasis AI
  • Aplikasi khusus industri dan kisah sukses

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengalaman dengan AutoGPT atau agen AI serupa
  • Kemampuan dalam Python pemrograman
  • Pengetahuan dasar tentang pembelajaran mesin dan integrasi API

Hadirin

  • Insinyur AI
  • Pengembang perangkat lunak
  • Spesialis pembelajaran mesin
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories