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Die besten 実践的コーディング-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 実践的コーディング-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

実践的コーディング

  • LangChain with Python Bootcamp

    Praktisches Bootcamp, das Entwicklern durch praktische Übungen beibringt, AI-Agenten mit LangChain und Python zu erstellen.
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    Was ist LangChain with Python Bootcamp?
    Dieses Bootcamp deckt den LangChain-Rahmen von Anfang bis Ende ab und ermöglicht es Ihnen, AI-Agenten in Python zu erstellen. Sie erkunden Prompt-Vorlagen, Kettenzusammenstellung, Agenten-Tools, Konversationsspeicher und Dokumentenabruf. Durch interaktive Notizbücher und detaillierte Übungen implementieren Sie Chatbots, automatisierte Arbeitsabläufe, Frage-Antwort-Systeme und benutzerdefinierte Agentenketten. Am Ende des Kurses verstehen Sie, wie man auf LangChain basierende Agenten für verschiedene Aufgaben bereitstellt und optimiert.
    LangChain with Python Bootcamp Hauptfunktionen
    • Erstellung und Verwaltung von Prompt-Vorlagen
    • Kettenzusammenstellung für mehrstufige Arbeitsabläufe
    • Agenten-Tool-Integration (APIs, Datenbanken, Suche)
    • Konversations- und Dokumentenspeicher-Module
    • Bereitstellungsbeispiele und Best Practices

  • Berkeley Pacman Projects

    Eine Open-Source-Python-Framework mit Pacman-basierten KI-Agenten zur Implementierung von Such-, adversarialen und Verstärkungslernalgorithmen.
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    Was ist Berkeley Pacman Projects?
    Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.
Ausgewählt