Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Quark

  • Przegląd Quark jako platformy agentów AI
  • Zrozumienie architektury i kluczowych komponentów
  • Konfigurowanie Quark do rozwoju

Tworzenie inteligentnych agentów z Quark

  • Projektowanie agentów i frameworki podejmowania decyzji
  • Tworzenie przepływów pracy automatyzacji z Quark
  • Implementowanie drzew decyzyjnych i maszyn stanów

Integracja Quark z danymi i systemami

  • Pozyskiwanie i przetwarzanie danych z Quark
  • Integracja Quark z zewnętrznymi API i bazami danych
  • Optymalizacja podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym

Zaawansowana automatyzacja z Quark

  • Automatyzacja oparta na zdarzeniach z Quark
  • Tworzenie dynamicznych przepływów pracy i macierzy decyzyjnych
  • Obsługa złożonej logiki decyzyjnej

Testowanie i monitorowanie inteligentnych agentów

  • Implementowanie frameworków testowych dla agentów Quark
  • Monitorowanie wydajności i efektywności agentów
  • Rozwiązywanie problemów i debugowanie częstych błędów

Studia przypadków i zastosowania w rzeczywistym świecie

  • Badanie udanych przypadków użycia Quark do automatyzacji
  • Zastosowanie Quark do usprawnienia procesów biznesowych
  • Tworzenie prototypu inteligentnego agenta

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe umiejętności programowania w Pythonie
  • Znajomość koncepcji AI i automatyzacji

Odbiorcy

  • Inżynierowie AI
  • Programiści
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie