Cel i zakres
To szkolenie na żądanie prowadzi uczestników przez projektowanie asystentów AI dla konkretnych dziedzin dla aplikacji rolno-spożywczych poprzez integrację baz danych wykresów z LLM. Uczestnicy poznają czteroetapowy proces: utworzenie bazy danych wykresów, powiązanie jej z inteligentnym LLM, opracowanie responsywnego interfejsu użytkownika i zastosowanie go do przypadków użycia inteligentnego rolnictwa.
Kurs obejmuje praktyczne sesje kodowania z narzędziami takimi jak Python, Streamlit, GitLab oraz komercyjne lub open source API LLM. Przykłady w świecie rzeczywistym, takie jak Pan-Café i Soilwise, pokazują praktyczne wdrożenie.
Szkolenie to jest idealne dla zespołów technicznych wspierających MŚP za pomocą narzędzi doradczych opartych na danych w rolnictwie i systemach żywnościowych.
Jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na temat szkolenia, skontaktuj się z nami Marijke.hunninck@ilvo.vlaanderen.be
Cele kształcenia
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfiguruj i zapełnij bazę danych grafów zawartością specyficzną dla domeny za pomocą Pythona
- Podłącz LLM komercyjny lub open source do bazy danych wykresów i zapytaj o dane tekstowe
- Zbuduj prototypowy interfejs użytkownika w Streamlit do interakcji z systemem AI
- Wyjaśnij korzyści i ograniczenia łączenia LLM z wykresami wiedzy dla inteligentnych narzędzi rolniczych
- Ocena potencjalnych przypadków użycia produktów rolno-spożywczych w celu wdrożenia asystentów AI
Efekty uczenia się
Uczestnicy:
- Zdobądź praktyczne doświadczenie w budowaniu asystentów AI do zastosowań rolno-spożywczych
- Zrozumienie integracji baz danych wykresów i LLM
- Możliwość prototypowania i testowania interaktywnych rozwiązań AI
- Ocena potencjału i ograniczeń narzędzi decyzyjnych wspomaganych sztuczną inteligencją w inteligentnym rolnictwie
Dla kogo jest to szkolenie?
Uczestnicy EDIH, zespoły techniczne wspierające MŚP, podmioty opracowujące sztuczną inteligencję, naukowców zajmujących się danymi i innych specjalistów zainteresowanych systemami doradztwa w zakresie rolnictwa i żywności wspieranymi przez sztuczną inteligencję.
Wdrażanie sztucznej inteligencji
Etyka
Pozostałe
Usługi
Oprogramowanie / model AI