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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー