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コース概要
BabyAGIの紹介
- AI駆動ワークフロー自動化の概要
- BabyAGIのアーキテクチャの理解
- 使用例と業界応用
開発環境の設定
- BabyAGIと依存関係のインストール
- APIアクセスの設定(OpenAI、その他のAIモデル)
- クラウドおよびローカル展開オプションの探索
BabyAGIでAIエージェントを開発する
- タスクと目的の定義
- メモリとタスクライト化の処理
- エージェントの動作をカスタマイズする
BabyAGIを外部サービスと統合する
- BabyAGIをAPIとデータベースに接続する
- 複数のアプリケーション間でのタスク実行の自動化
- 実時間データ処理の処理
BabyAGIソリューションの展開
- クラウドプラットフォーム(AWS、Azure、Google Cloud)にBabyAGIを展開する
- Dockerを使用したコンテナ化
- セキュリティとアクセス制御の確保
BabyAGIワークフローの最適化とスケーリング
- AI最適化を使用したタスク効率の向上
- エンタープライズレベルの自動化のためのBabyAGIスケーリング
- 展開されたエージェントの監視とトラブルシューティング
未来の動向と倫理的考慮事項
- 自主的なAIエージェントの進化
- AI駆動自動化における倫理的な課題
- 責任あるAI展開のベストプラクティス
まとめと次なるステップ
要求
- AIエージェントとタスク自動化の理解
- Pythonプログラミングの経験
- API統合とクラウド展開の知識
対象者
- AI開発者
- 自動化スペシャリスト
14 時間