Hugging Face는 학습자가 스마트 에이전트의 개발 기술을 마스터 할 수 있도록 설계된 무료 "에이전트 코스"를 시작했습니다. 이 과정은 에이전트 기본 개념, 공통 프레임 워크 및 실제 신청 사례를 다루며 궁극적으로 숙제 평가를 수행하고 학습 동기를 부여하기위한 순위를 설정합니다. 이 과정에는 소개에서 실제 운영에 이르기까지 총 5 개의 단위가 있으며 학생들의 지능형 에이전트 개발 기능을 종합적으로 개선합니다. 이 과정은 학생들에게 기본적인 파이썬 및 대규모 언어 모델 지식을 갖도록 요구하며 참가자는 GitHub의 콘텐츠를 공동으로 개선 할 수 있습니다.
Hugging Face는 최근 "에이전트 코스"라는 온라인 학습 과정을 시작하여 학습자들이 스마트 에이전트의 기본 사항과 응용 프로그램을 이해하도록 돕는 것을 목표로했습니다. 이 과정은 컨텐츠가 풍부하며 대리인의 기본 개념에서 최종 숙제 평가에 이르기까지 5 개 단위로 나뉩니다.
과정의 첫 번째 단위는 코스에 오신 것을 환영합니다.이 과정은 참가자가 학습 과정에서 좋은 토대를 갖도록하는 데 필요한 과정, 지침 및 도구에 대한 개요를 제공합니다. 다음은 학생들이 지능형 에이전트의 정의, 대형 언어 모델 (LLM)의 개념 및 특수 상징의 사용을 이해하는 "에이전트 소개"단위입니다.
세 번째 단원은 Smolagents, Langchain, Langgraph 및 Llamaindex를 포함한 다양한 프레임 워크의 도입에 중점을두고 있으며 현재 스마트 에이전트 개발에서 중요한 도구 및 프레임 워크입니다. 후속 단위는 SQL, 코드 생성, 정보 검색 및 장치 현지화 에이전트 사용과 관련된 실제 적용 사례를 탐색하여 학생들에게 실용적인 기술 교육을 제공합니다.
마지막 단위는 "최종 숙제 및 평가"입니다.이 단계에서 학생들은 종합적인 숙제를 완료하고 자동 평가 시스템을 통해 학습 결과를 향상시킵니다. 코스가 끝나면 학생들의 업적을 보여주고 학생들이 지속적인 발전을하도록 격려하기위한 순위가 설정됩니다.
또한이 과정은 학생들이 학습 과정에서 관련 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 파이썬 및 대형 언어 모델에 대한 기본 지식을 가지고 있어야합니다. Hugging Face는 관심있는 개발자와 연구원이 질문을 제출하거나 Discord 토론 플랫폼에서 의사 소통함으로써 코스 개선에 참여하도록 권장합니다.
이 의미있는 학습 프로그램에 참여하려면 아래 링크를 통해 등록 할 수 있으며 과정은 완전히 무료입니다. 모든 참가자는 코스의 품질을 향상시키고 더 많은 학습자에게 도움이되도록 GitHub 과정에 컨텐츠를 제공하도록 권장되었습니다.
github : https : //github.com/huggingface/agents-course? tab = readme-ov-file
핵심 사항 :
이 과정 내용은 지능형 에이전트의 기본 개념에 대한 실제 적용 사례를 다루며, 총 5 개의 유닛이 있으며 레이어별로 진행됩니다.
학생들은 기본적인 파이썬과 대규모 언어 모델 지식이 있어야하며 과정은 무료입니다.
마지막으로, 숙제 평가가 진행되고 학생들이 지속적으로 개선하도록 장려하기 위해 순위가 설정 될 것입니다.
대체로 Hugging Face의 "에이전트 코스"는 스마트 에이전트를 배우고 자하는 개발자에게 귀중한 학습 리소스를 제공하며 무료 및 유익한 기능은 매력적인 옵션입니다. 지금 등록하고 스마트 에이전트 학습 여정을 시작하십시오!