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Course Outline
AutoGPT 사용자 정의 소개
- AutoGPT 및 아키텍처 개요
- AutoGPT 워크플로 이해
- 사용자 정의를 위한 핵심 구성 요소 식별
Fine-Tuning AutoGPT 모델
- 특정 작업에 대한 모델 매개변수 조정
- 사용자 정의 프롬프트 교육 및 문맥 이해 향상
- 메모리 및 성능 최적화
API 및 외부 데이터 소스 통합
- 외부 API와 연결AutoGPT
- 실시간 AI 응답을 위한 데이터 검색 및 처리
- API 통합의 보안 고려 사항
업무 실행 및 자율성 강화
- 의사결정 논리 개선
- 여러 단계의 작업 및 종속성 처리
- 자기개선을 위한 피드백 루프 구현
성능 및 리소스 활용 최적화
- 기업용 애플리케이션을 위한 확장AutoGPT
- 계산 비용 및 효율성 관리
- 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경에 배포
문제 해결 및 디버깅AutoGPT
- 일반적인 문제 및 오류 처리
- 디버깅AutoGPT 상호작용
- 시스템 안정성을 유지하기 위한 모범 사례
사례 연구 및 실제 세계 응용 프로그램
- AutoGPT 비즈니스 자동화에서
- AI 기반 콘텐츠 제작 및 연구
- 산업별 응용 프로그램 및 성공 사례
요약 및 다음 단계
Requirements
- AutoGPT 또는 유사한 AI 에이전트에 대한 경험
- Python 프로그래밍에 대한 능숙함
- 머신 러닝 및 API 통합에 대한 기본 지식
청중
- AI 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- 머신러닝 전문가
21 Hours
