Эффективные 実践的コーディング решения

Используйте 実践的コーディング инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

実践的コーディング

  • Практический буткемп, обучающий разработчиков созданию AI-агентов с помощью LangChain и Python через практические лабораторные работы.
    0
    0
    Что такое LangChain with Python Bootcamp?
    Этот буткемп охватывает весь фреймворк LangChain, позволяя создавать AI-агентов на Python. Вы исследуете шаблоны подсказок, составление цепей, инструменты агентов, память диалогов и поиск по документам. Через интерактивные блокноты и подробные упражнения вы реализуете чатботов, автоматизированные рабочие процессы, системы вопросов и ответов, а также настраиваемые цепочки агентов. По окончании курса вы научитесь развертывать и оптимизировать LangChain-агентов для различных задач.
    Основные функции LangChain with Python Bootcamp
    • Создание и управление шаблонами подсказок
    • Композиция цепей для многопроходных рабочих процессов
    • Интеграция инструментов агентов (API, базы данных, поиск)
    • Модули диалоговой и документационной памяти
    • Примеры развертывания и лучшие практики
  • Открытая источниковая Python-рамка с агентами ИИ на базе Pacman для реализации алгоритмов поиска, состязательной игры и обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое Berkeley Pacman Projects?
    Репозиторий Berkeley Pacman Projects предлагает модульную кодовую базу на Python, в которой пользователи могут создавать и тестировать агентов ИИ в лабиринте Pacman. Мы руководствуемся обучением без предварительной информации и с ней (DFS, BFS, A*), состязательным многоагентным поиском (minimax, alpha-beta-отсечение) и обучением с подкреплением (Q-обучение с извлечением признаков). Встроенные графические интерфейсы визуализируют поведение агентов в реальном времени; встроенные тесты и автоградера проверяют правильность. Итеративно совершенствуя алгоритмы, пользователи приобретают практический опыт в исследовании пространства состояний, проектировании эвристик, состязательном рассуждении и обучении на основе наград в рамках единой игровой среды.
Рекомендуемые