Propósito y alcance
Esta capacitación a pedido guía a los participantes a través del diseño de asistentes de IA específicos del dominio para aplicaciones agroalimentarias mediante la integración de bases de datos de gráficos con LLM. Los participantes aprenderán un proceso de cuatro pasos: crear una base de datos gráfica, vincularla a un LLM inteligente, desarrollar una interfaz de usuario receptiva y aplicarla a casos de uso de agricultura inteligente.
El curso incluye sesiones prácticas de codificación con herramientas como Python, Streamlit, GitLab y API LLM comerciales o de código abierto. Ejemplos del mundo real como Pan-Café y Soilwise demuestran la implementación práctica.
Esta capacitación es ideal para equipos técnicos que apoyan a las pymes con herramientas de asesoramiento basadas en datos en agricultura y sistemas alimentarios.
Si desea obtener más información sobre la formación, póngase en contacto con Marijke.hunninck@ilvo.vlaanderen.be
Objetivos de aprendizaje
Al final de la capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y poblar una base de datos gráfica con contenido específico del dominio usando Python
- Conecte un LLM comercial o de código abierto a la base de datos de gráficos y consulte datos textuales
- Construir un prototipo de interfaz de usuario en Streamlit para interactuar con el sistema de IA
- Explicar los beneficios y las limitaciones de combinar LLM con gráficos de conocimiento para herramientas agrícolas inteligentes
- Evaluar posibles casos de uso agroalimentario para el despliegue de asistentes de IA
Resultados del aprendizaje
Los participantes:
- Obtenga experiencia práctica en la creación de asistentes de IA para aplicaciones agroalimentarias
- Comprender la integración de bases de datos de gráficos y LLM
- Ser capaz de crear prototipos y probar soluciones de IA interactivas
- Evaluar el potencial y las limitaciones de las herramientas de toma de decisiones asistidas por IA en la agricultura inteligente
¿A quién va dirigido?
Participantes de EDIH, equipos técnicos de apoyo a pymes, desarrolladores de IA, científicos de datos y otros profesionales interesados en sistemas de asesoramiento asistidos por IA para la agricultura y la alimentación.
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