Schița de curs
Introducere în Agentic AI și prezentarea bootcampului
- Înțelegerea Agentic AI și a structurii bootcampului
- Revizuirea instrumentelor, framework-urilor și dependențelor
- Cele mai bune practici pentru setup-ul proiectului și colaborare
Proiectul 1: Asistent inteligent cu raționament bazat pe prompturi
- Proiectarea unui agent conversational bazat pe task-uri
- Folosirea prompturilor structurate pentru raționament și luarea deciziilor
- Construirea și testarea în Jupyter Notebook
Proiectul 2: Agent de analiză și sumarizare de documente
- Extragerea și sumarizarea datelor din fișiere PDF și text
- Utilizarea LangChain pentru ingestie și recuperare de documente
- Generarea de rapoarte executive din conținut structurat și nestructurat
Proiectul 3: Agent utilizator de instrumente pentru automatizarea fluxurilor de lucru
- Integrarea de API-uri externe și automatizarea task-urilor repetitive
- Gestionarea proceselor multi-etapă prin bucle agențice (agentic loops)
- Construirea unui mic asistent de automatizare pentru fluxuri de afaceri reale
Proiectul 4: Agent de analiză a datelor și generare de insight-uri
- Conectarea agenților la surse de date (CSV, SQL sau API)
- Executarea analizei exploratorie a datelor cu Python și asistență AI
- Creatarea de insight-uri vizuale și dashboard-uri de performanță
Proiectul 5: Colaborare și orcanare multi-agenți
- Coordonarea mai multor agenți pentru delegarea de task-uri
- Proiectarea unei arhitecturi controller–worker
- Implementarea și testarea unui prototip de sistem multi-agenți
Încheiere și pașii următori
- Prezentări de proiecte și feedback de la colegi
- Discuții despre strategii de optimizare și scalare
- Resurse pentru învățare continuă și experimentare
Cerințe
- Competențe intermediare în programare Python
- Înțelegere de bază a principiilor de AI sau machine learning
- Familiaritate cu API-urile și fluxurile de procesare a datelor
Audiența țintă
- Ingineri și dezvoltatori care doresc să construiască proiecte AI aplicate
- Echipe tehnice care caută abilități de prototyping rapid în Agentic AI
- Practicieni implicați în integrarea AI și în dezvoltarea programelor-pilot
Mărturii (1)
Cel mai valoros: sarcini practice de analiză a datelor folosind AI fără copy-paste - ci prin aplicarea proprie a ceea ce am învățat. Al doilea cel mai valoros: definirea termenilor pe care toată lumea îi folosește (skills, agenți, MCP, API). Acum că îi înțeleg, mă simt mult mai încrezător în a încerca AI Al treilea: aportul tău despre cum funcționează AI, ce poate face și ce nu poate face (îmi voi aminti pentru totdeauna de regula ta 80/20). Al patrulea: să am tot ce ne-ai predat într-o formă scrisă și accesibilă.
Lieven Hofmann - Transport & Environment
Curs - Hands-On Agentic AI Bootcamp: Build 5 Real Projects in Python
Tradus de catre o masina