このブートキャンプは、LangChainフレームワークをエンドツーエンドでカバーし、PythonでのAIエージェント作成を可能にします。プロンプトテンプレート、チェーンの構成、エージェントツール、会話のメモリ、ドキュメントの検索などを探ります。インタラクティブなノートブックと詳細な演習を通じて、チャットボット、自動化されたワークフロー、質問回答システム、カスタムエージェントチェーンを実装します。コース修了時には、LangChainを用いたエージェントの展開と最適化について理解します。

このリポジトリは、StarCraft IIのゲームプレイ研究のためのエンドツーエンドの強化学習フレームワークを提供します。メインエージェントはProximal Policy Optimization（PPO）を使用し、PySC2環境からの観察データを解釈して、正確なゲーム内アクションを出力します。開発者はニューラルネットワークの層、報酬の調整、訓練スケジュールをカスタマイズして性能向上を図れます。システムは、サンプル収集の効率化のためのマルチプロセッシング、訓練曲線の監視用ロギングユーティリティ、スクリプト化やビルトインAI対戦用の評価スクリプトをサポートします。コードはPythonで書かれ、TensorFlowを用いてモデルの定義と最適化を行います。ユーザーは、カスタム報酬関数、状態前処理、ネットワークアーキテクチャなどのコンポーネントを拡張可能です。