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Programa do Curso
Introdução à personalização do AutoGPT
- Descrição geral do AutoGPT e da sua arquitetura
- Compreender o fluxo de trabalho do AutoGPT
- Identificar os principais componentes para personalização
Modelos Fine-Tuning AutoGPT
- Ajustar os parâmetros do modelo para tarefas específicas
- Treinar avisos personalizados e melhorar a compreensão contextual
- Otimização da memória e do desempenho
Integração de APIs e fontes de dados externas
- Ligar AutoGPT a APIs externas
- Recuperação e processamento de dados para respostas de IA em tempo real
- Considerações de segurança nas integrações de API
Melhorar a execução de tarefas e a autonomia
- Melhorar a lógica de tomada de decisões
- Tratamento de tarefas e dependências em várias etapas
- Implementação de ciclos de feedback para auto-aperfeiçoamento
Otimizar o desempenho e a utilização de recursos
- Dimensionamento AutoGPT para aplicações empresariais
- Gerir custos e eficiência computacionais
- Implementação em ambientes de computação em nuvem e de ponta
Resolução de problemas e depuração AutoGPT
- Problemas comuns e tratamento de erros
- Depuração de interações AutoGPT
- Melhores práticas para manter a estabilidade do sistema
Estudos de casos e aplicações no mundo real
- AutoGPT na automatização do negócio
- Criação e investigação de conteúdos orientados para a IA
- Aplicações específicas do sector e histórias de sucesso
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência com AutoGPT ou agentes de IA semelhantes
- Proficiência em programação Python
- Conhecimentos básicos de aprendizagem automática e integrações de API
Público
- Engenheiros de IA
- Programadores de software
- Especialistas em aprendizagem automática
21 Horas
