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Course Outline
BabyAGI의 아키텍처에 대한 심층 분석
- BabyAGI의 핵심 구성요소 이해
- 작업 관리 및 실행 흐름
- BabyAGI를 다른 자율 에이전트와 비교
BabyAGI의 고급 사용자 정의
- BabyAGI의 메모리 및 계획 알고리즘 수정
- 의사결정 및 작업 우선순위 지정 사용자 정의
- 사용자 정의 플러그인 및 기능으로 BabyAGI 확장
엔터프라이즈 통합 및 API 확장
- BabyAGI 엔터프라이즈 소프트웨어 및 데이터베이스에 연결
- 데이터 교환을 위한 REST 및 GraphQL API 사용
- 플랫폼 간 다단계 워크플로 자동화
성능 및 리소스 활용 최적화
- 대기 시간 단축 및 응답 시간 개선
- 여러 에이전트를 사용하여 대규모 자동화 처리
- 메모리 및 컴퓨팅 리소스 소비 최적화
클라우드 환경에서의 배포 및 확장BabyAGI
- AWS, Azure 또는 Google 클라우드에 BabyAGI 배포
- 컨테이너화된 배포를 위해 Docker 및 Kubernetes 사용
- 기업 수준 자동화를 위한 확장BabyAGI
보안, 규정 준수 및 윤리적 고려 사항
- 데이터 프라이버시 및 규정 준수 보장
- 자율 AI 의사결정의 위험 해결
- AI 기반 자동화의 윤리적 의미
자율 주행의 미래 동향AI Agents
- AI 작업 자동화의 진화
- 자체 개선 AI 시스템의 발전
- AI 기반 워크플로 자동화의 새로운 사용 사례
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI 에이전트와 자율 작업 실행에 대한 이해
- Python 프로그래밍 및 API 통합 경험
- 클라우드 배포 및 컨테이너화 기술에 대한 지식
청중
- AI 엔지니어
- 기업 자동화 팀
14 Hours
