Schulungsübersicht

1. Einführung in LLM-Anwendungen und AutoGen v0.4

Überblick über Large Language Models (LLMs): Verständnis ihrer Fähigkeiten und Anwendungen.
  • Einführung in AutoGen v0.4: Erkundung seiner Funktionen, Architektur und wie es die Entwicklung agentenbasierter KI-Systeme vereinfacht.
  • 2. Kernkonzepte und -komponenten von AutoGen

    Verständnis des Layered Framework:Core Layer: Event-getriebene Architektur zur Unterstützung dynamischer Workflows.
  • AgentChat API: Erstellung von aufgabenorientierten Agenten mit High-Level-APIs.
  • Erweiterungen: Integration benutzerdefinierter Agenten, Tools und Speichermodule für erweiterte Funktionalität.
  • Asynchrone Nachrichtenübermittlung: Implementierung von ereignisgesteuerten und Anfrage-Antwort-Interaktionsstilen.
  • 3. Erstellung Ihrer ersten Multi-Agent-Anwendung

    Definieren von Agenten: Erstellung von Assistant- und User-Proxy-Agenten.
  • Einrichtung von Agent Communication: Einrichtung der asynchronen Nachrichtenübermittlung zwischen Agenten.
  • Implementierung einer Beispielanwendung: Entwicklung eines einfachen Multi-Agent-Systems zur Lösung einer bestimmten Aufgabe.
  • Beobachtungs- und Debugging-Tools: Nutzung der integrierten Metrikverfolgung und Nachrichtentracing für die Echtzeitüberwachung.
  • 4. Fallstudien und bewährte Verfahren

    Anwendungen in der Praxis: Untersuchung erfolgreicher Implementierungen von AutoGen in verschiedenen Branchen.
  • Bewährte Verfahren: Richtlinien für die Entwicklung effizienter und skalierbarer LLM-Anwendungen mit AutoGen.
  • Herausforderungen und Lösungen: Behandlung häufiger Herausforderungen während der Entwicklung und deren Lösungen.
  • Q&A
  • Dieser Workshop richtet sich an:

    Softwareentwickler
  • Data Scientists
  • Data Engineers
  • Personen mit Programmierkenntnissen/Interesse, die mehr über KI-Programmierung erfahren möchten.
  • Voraussetzungen

    . Voraussetzungen – Python Programmierung

     7 Stunden

    Teilnehmerzahl


    Price per participant (excl. VAT)

    Kommende Kurse

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