AI գործակալներ և ավտոմատացում

Ի՞նչ է արհեստական բանականությունը (AI) այսօր․ ոլորտի արագ քարտեզ՝ չաթ-օգնականներ, գործակալներ և ավտոմատացումներ Ինչպես է աշխատում մեծ լեզվական մոդելը (LLM)․ հաջորդ բառի կանխատեսում, token-ներ, hallucination և հիշողության կարևորությունը Որոնք են ժամանակակից AI-ի ուժեղ կողմերը և սահմանափակումները Ինչու են գործակալները կարևոր․ հարցերին պատասխանելուց դեպի իրական առաջադրանքների կատարում Կենդանի ցուցադրություններ՝ Claude գործակալ իրական փաստաթղթերի հիման վրա, էլեկտրոնային նամակների դասակարգման ավտոմատացում և փոքր multi-agent թիմ Դասընթացի կառուցվածքը․ ընդհանուր նախագիծը բոլոր 9 դասերի ընթացքում և պարզ, արդյունավետ գործիքակազմը

Ի՞նչ է իրականում փրոմփթը․ system և user հաղորդագրությունների տարբերությունը Few-shot օրինակներ, chain-of-thought մոտեցում և բարդ խնդիրների բաժանում քայլերի Կառուցվածքային արդյունքներ XML/JSON ձևաչափերով, վերաօգտագործվող փրոմփների ձևանմուշներ և աստիճանական կատարելագործում Առաջին ծանոթությունը prompt injection հարձակումներին

Ի՞նչն է որևէ լուծում դարձնում գործակալ․ հրահանգներ, գիտելիք, գործիքներ և աշխատանքային ցիկլ Claude Projects-ը՝ որպես մեկնարկային միջավայր Connectors և MCP․ գործիքների օգտագործման գաղափարը Գաղտնիության և տվյալների պաշտպանության առաջին կարևոր սկզբունքները իրական տվյալներ միացնելիս

Դետերմինիստական ավտոմատացում՝ trigger → ֆիքսված քայլեր AI-ով հարստացված ավտոմատացում Հուսալիության և ճկունության հավասարակշռությունը․ երբ է անհրաժեշտ AI-ի ներգրավումը և երբ է այն ավելացնում ռիսկեր Make և Zapier հարթակների հիմնական բաղադրիչները՝ triggers, steps, branching և AI քայլերի ավելացում

Ինչպես է աշխատում persistent հիշողությունը Գիտելիքի կազմակերպում Markdown ֆայլերի միջոցով Ի՞նչ է Skill-ը և ինչու է այն վերաօգտագործելի Աշխատանքային միջավայրի կազմակերպում, որպեսզի գործակալն ունենա կայուն և հարատև համատեքստ

Իրական ոլորտային օգնականների ստեղծման հիմնական մոդելներ՝ մարքեթինգ, ՄՌԿ և օպերացիոն կառավարում Agentic մոտեցում․ Cowork ավտոմատացումներ, պահպանված կամ պլանավորված առաջադրանքներ և agentic skills Ենթագործակալների զուգահեռ համակարգում՝ multi-agent աշխատանքի ինքնակազմակերպվող մոդել Երբ են բազմաթիվ գործակալները օգտակար և երբ կարող են վնասել՝ ծախսերի, արագության և սխալների տարածման տեսանկյունից

Հրավիրյալ փորձագետի ներկայացում՝ AI-ի ամենօրյա կիրառման իրական օրինակներով, կամ 3–4 ոլորտային դեպքերի վերլուծություն Ինչպիսի խնդիրների համար է առավել արդյունավետ փրոմփթը, գործակալը, ավտոմատացումը, Cowork-ը կամ multi-agent համակարգը Բացահայտ multi-agent ճարտարապետություն․ համակարգող գործակալ և մասնագիտացված գործակալներ, ինչպես նաև դրանց տարբերությունը Cowork-ի ինքնակազմակերպվող ենթագործակալներից

Մոդելների մեկնաբանելիություն․ ինչու են AI մոդելները հաճախ դիտարկվում որպես սև արկղեր և ինչ կարող ենք կամ չենք կարող հասկանալ դրանց աշխատանքի մասին Կառավարում և համապատասխանություն․ GDPR, տվյալների գաղտնիություն connector-ների և գործակալների օգտագործման ժամանակ, անվտանգություն, prompt injection, տվյալների արտահոսք, bias, պատասխանատվություն և կարգավորող միջավայր Evals․ թեստային հավաքածուներ, գնահատման չափանիշներ, LLM-as-a-Judge մոտեցում, ռեգրեսիոն թեստավորում, guardrails և human-in-the-loop վերահսկողություն

Դասընթացի ամբողջ նախագծի վերջնական հավաքում և ամբողջական իրականացում Ձեր AI օգնականի ներկայացում և ցուցադրություն