コース概要

AutoGPT入門

  • AutoGPTとは?
  • AutoGPTと伝統的なAIアシスタントの主な違い
  • AI駆動型ワークフロー自動化のユースケース

タスク自動化のためのAutoGPTセットアップ

  • AutoGPTのインストールと構成
  • APIキー統合の理解
  • AIタスク構造の定義

AI駆動型ワークフローの開発

  • 目的指向のAIエージェントの作成
  • 多段階タスクの自動化
  • 動的なタスケクション処理

システム統合のためのAutoGPT

  • データベースやAPIへの接続
  • AIを使用したエンタープライズワークフローの自動化
  • AI駆動型プロセス自動化の事例研究

性能のためのAIワークフローの最適化

  • より良い結果のためにプロンプトエンジニアリングを微調整する。
  • 効率とタスク実行速度の向上
  • 一般的な問題のデバッグとトラブルシューティング

セキュリティ、コンプライアンス、および倫理的なAI使用

  • 安全なAI自動化の確保
  • データプライバシー規制への準拠
  • 責任あるAI展開のためのベストプラクティス

AI駆動型自動化の未来

  • AIワークフローデベロップメントの新規トレンド
  • エンタープライズアプリケーション向けにAIによる自動化をスケーリングする。
  • 自動化を超えた高度なAI機能の探求

まとめと次なるステップ

要求

  • 基本的なプログラミング知識(Pythonが望ましい)
  • AI駆動型自動化概念の理解
  • API統合の経験

対象者

  • 自律的なワークフローを実装するAI開発者
  • AIタスクの効率化を最適化する自動化専門家
  • ビジネスオペレーションにAIを統合するワークフローデザイナー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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