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Course Outline
BabyAGI 소개
- AI 기반 워크플로 자동화 개요
- BabyAGI의 아키텍처 이해
- 사례 활용 및 산업 응용 프로그램
개발 환경 설정
- BabyAGI 설치 및 종속성
- API 액세스 구성(OpenAI, 기타 AI 모델)
- 클라우드 및 로컬 배포 옵션 탐색
BabyAGI을 사용하여 AI Agents 개발
- 업무 및 목표 정의
- 메모리 및 작업 우선 순위 처리
- 에이전트의 동작 사용자 지정
외부 서비스와 통합BabyAGI
- API 및 데이터베이스에 연결BabyAGI
- 여러 애플리케이션에서 작업 실행 자동화
- 실시간 데이터 처리 처리
BabyAGI 솔루션 배포
- 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, Google 클라우드)에 BabyAGI 배포
- Docker을 사용한 컨테이너화
- 보안 및 액세스 제어 보장
최적화 및 확장BabyAGI 워크플로
- AI 최적화로 작업 효율성 향상
- 기업 수준 자동화를 위한 확장BabyAGI
- 배포된 에이전트 모니터링 및 문제 해결
미래 추세와 윤리적 고려 사항
- 자율 AI 에이전트의 진화
- AI 기반 자동화의 윤리적 과제
- 책임 있는 AI 배포를 위한 모범 사례
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI 에이전트와 작업 자동화에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- API 통합 및 클라우드 배포에 대한 지식
청중
- AI 개발자
- 자동화 전문가
14 Hours
