Общо описание на курса
Този 12-седмичен курс ще предостави на учениците над 12 години основни и напреднали знания и умения за социализация и комуникация, необходими за изграждане на силни взаимоотношения и успешна интеграция в различни социални и професионални контексти. Курсът ще започне с основите на социализацията и комуникацията, ще премине през техниките за активно слушане и вербална комуникация, и ще завърши с практически проекти, които ще помогнат на участниците да приложат наученото на практика. Основният акцент ще бъде върху интерактивното обучение, практическите упражнения и развиването на критично мислене в контекста на социализацията и комуникацията.
Целева аудитория: Ученици над 12 години, които искат да развият своите социални и комуникационни умения за по-успешно взаимодействие с околните в личен и професионален план.
Предварителни знания: Няма изискване за предварителни знания. Желание за самоусъвършенстване и интерес към темата са достатъчни.
Цел: Да се запознаят участниците с основните и напредналите концепции за социализация и комуникация и да развият уменията си за изграждане на ефективни взаимоотношения и управление на емоциите в различни социални и професионални ситуации.
Материали:
- Платформа за онлайн обучение (Google Classroom, Moodle)
- Видеоклипове и интерактивни модули
- Работни листове и тестове
- Презентации и лекционни материали
Структура на курса: Курсът е разделен на 6 модула, всеки с продължителност 2 седмици. Всеки модул включва:
Лекции: (2 часа седмично)
- Представяне на теоретичните концепции с интерактивни примери, демонстрации и забавни факти.
Упражнения: (2 часа седмично)
- Практически задачи за затвърдяване на наученото, с фокус върху решаване на проблеми и творческо приложение.
Проект: (1 проект на модул)
- По-голям практически проект, разработен самостоятелно или в екип, с възможност за представяне пред публика.
Чрез практически и теоретични уроци, участниците ще се запознаят с основните концепции на AI агентите, инструментите и техниките, необходими за създаване на функционални и ефективни AI системи. Курсът ще включва работа с Python, моделите Reason + Act (ReAct), и различни библиотеки като OpenAI API и httpx.
Цели на Обучението
Разбиране на основните концепции на AI агентите и тяхното значение в различни приложения. Участниците ще научат какво представляват AI агентите, как функционират и защо са важни в съвременния свят.
Научете как да внедрите модела Reason + Act (ReAct) в AI агенти, за да подобрите техните възможности. Ще се разгледа как моделът ReAct помага на AI агентите да вземат по-добри решения и да извършват по-ефективни действия.
Настройте необходимите инструменти и библиотеки, необходими за изграждане на AI агенти от нулата. Обучението ще включва инсталиране и конфигуриране на Python, OpenAI API, httpx и други ключови инструменти.
Разработете AI агент с помощта на Python, интегрирайте различни действия и внедрете цикъл на разсъждение. Участниците ще напишат свой собствен AI агент, като дефинират действия и разсъждения.
Ефективно тествайте и отстранявайте грешки в AI агента, за да се уверите, че функционира според очакванията. Ще се научите как да идентифицирате и коригирате проблеми в AI агента.
Подобрете устойчивостта и сигурността на AI агента и добавете още възможности. Ще се разгледат методи за защита на AI агента и начини за добавяне на нови функции.
Идентифицирайте практическите приложения на AI агентите и разберете бъдещите им перспективи. Участниците ще проучат как AI агентите се използват в различни индустрии и какви са бъдещите им възможности.
Структура на Курсa
Модул 1: Въведение в AI Агентите и Техните Приложения (Седмица 1-2)
Описание: Този модул ще въведе учениците в основните концепции на AI агентите. Ще разгледаме различните типове AI агенти и техните приложения в реалния свят. Ще обсъдим значението на AI агентите в съвременните технологии и как те променят различни индустрии.
Основни теми:
- Какво е AI агент?
- Различни типове AI агенти
- История и развитие на AI агентите
- Приложения на AI агентите в реалния свят
Цели на обучението:
- Разбиране на основните концепции за AI агентите
- Идентифициране на различни типове AI агенти и техните приложения
Модул 2: Внедряване на Модела Reason + Act (ReAct) (Седмица 3-4)
Описание: В този модул ще се фокусираме върху модела Reason + Act (ReAct) и как той може да бъде внедрен в AI агенти. Ще разгледаме концепцията за разсъждение и действие и ще обсъдим как AI агентите могат да използват тази концепция за вземане на решения.
Основни теми:
- Какво е моделът ReAct?
- Значението на разсъждението и действието в AI агентите
- Примери за внедряване на модела ReAct в AI агенти
Цели на обучението:
- Разбиране на модела ReAct и неговото значение
- Внедряване на модела ReAct в AI агенти за подобряване на техните възможности
Модул 3: Инструменти и Библиотеки за AI Агенти (Седмица 5-6)
Описание: Този модул ще въведе учениците в основните инструменти и библиотеки, необходими за изграждане на AI агенти. Ще обсъдим различни платформи и технологии, които могат да бъдат използвани за разработка на AI агенти.
Основни теми:
- Основни инструменти и библиотеки за AI агенти
- Запознаване с OpenAI API, httpx и регулярни изрази на Python
- Настройка на работна среда за разработка на AI агенти
Цели на обучението:
- Запознаване с основните инструменти и библиотеки за AI агенти
- Настройка на работна среда за разработка на AI агенти
Модул 4: Разработване на AI Агент (Седмица 7-8)
Описание: В този модул ще разгледаме процеса на разработване на AI агент от нулата. Ще се фокусираме върху дефинирането на действия и тяхното интегриране в AI агента.
Основни теми:
- Стъпки за разработване на AI агент
- Дефиниране на действия и тяхното интегриране
- Примери за разработка на AI агент с Python
Цели на обучението:
- Усвояване на процеса на разработка на AI агент
- Интегриране на действия в AI агента за подобряване на неговите функции
Модул 5: Тестове и Отстраняване на Грешки (Седмица 9-10)
Описание: Този модул ще се фокусира върху тестването и отстраняването на грешки в AI агенти. Ще разгледаме различни техники за тестване и отстраняване на грешки, за да се уверим, че AI агентът функционира според очакванията.
Основни теми:
- Техники за тестване на AI агенти
- Стратегии за отстраняване на грешки
- Примери за тестване и отстраняване на грешки в AI агенти
Цели на обучението:
- Усвояване на техники за тестване на AI агенти
- Развитие на умения за отстраняване на грешки в AI агенти
Модул 6: Подобряване и Приложение на AI Агентите (Седмица 11-12)
Описание: В този заключителен модул ще разгледаме как да подобрим възможностите на AI агента и да гарантираме неговата устойчивост и сигурност. Ще обсъдим различни стратегии за подобрение и ще разгледаме практическите приложения на AI агентите в различни индустрии.
Основни теми:
- Стратегии за подобряване на AI агентите
- Гарантиране на устойчивост и сигурност на AI агентите
- Практически приложения на AI агентите и техния бъдещ напредък
Цели на обучението:
- Усвояване на стратегии за подобрение на AI агентите
- Разбиране на практическите приложения на AI агентите и техния бъдещ напредък
Reason + Act (ReAct)
Курсът ще започне с основите на AI агентите и тяхното значение, ще премине през внедряването на модела Reason + Act (ReAct) и настройката на необходимите инструменти и библиотеки, и ще завърши с разработване, тестване и оптимизация на собствени AI агенти. Основният акцент ще бъде върху интерактивното обучение, практическите упражнения и развиването на техническо мислене в контекста на изкуствения интелект.
Учебен план по седмици
Седмица 1: Въведение в AI Агентите
Описание: Тази седмица ще ви въведем в света на AI агентите. Ще разгледаме основните концепции и терминология, както и различните типове AI агенти и техните приложения.
Основни теми:
- Какво е AI агент?
- Типове AI агенти: реактивни, проактивни и хибридни
- История и развитие на AI агентите
- Приложения на AI агентите в реалния свят
Цели на обучението:
- Разбиране на основните концепции за AI агентите
- Идентифициране на различни типове AI агенти и техните приложения
Лекции: 2 часа седмично – теоретично въведение с интерактивни примери
Упражнения: 2 часа седмично – идентифициране на различни типове AI агенти и техните приложения
Проект: Изследване на приложението на AI агенти в избрана индустрия и представяне на резултатите
Седмица 2: Основни Концепции и Значение на AI Агентите
Описание: Тази седмица ще задълбочим познанията си за значението на AI агентите в съвременните технологии и индустрии. Ще разгледаме реални примери и ще обсъдим тяхното влияние върху ежедневието ни.
Основни теми:
- Значението на AI агентите в съвременните технологии
- Как AI агентите променят различни индустрии
- Реални примери за AI агенти в действие
Цели на обучението:
- Разбиране на значението на AI агентите
- Оценка на влиянието на AI агентите върху ежедневието ни
Лекции: 2 часа седмично – анализ на реални примери и тяхното значение
Упражнения: 2 часа седмично – оценка на влиянието на AI агентите върху различни индустрии
Проект: Анализ на конкретен AI агент и неговото влияние в избрана индустрия
Седмица 3: Въведение в модела Reason + Act (ReAct)
Описание: Тази седмица ще се фокусираме върху модела Reason + Act (ReAct) и как той може да бъде внедрен в AI агенти. Ще разгледаме концепцията за разсъждение и действие и ще обсъдим как AI агентите могат да използват тази концепция за вземане на решения.
Основни теми:
- Какво е моделът ReAct?
- Значението на разсъждението и действието в AI агентите
- Примери за внедряване на модела ReAct в AI агенти
Цели на обучението:
- Разбиране на модела ReAct и неговото значение
- Внедряване на модела ReAct в AI агенти за подобряване на техните възможности
Лекции: 2 часа седмично – теоретично въведение в модела ReAct
Упражнения: 2 часа седмично – анализ и дискусия на примери за внедряване на модела ReAct
Проект: Внедряване на модел ReAct в прост AI агент
Седмица 4: Приложение на модела ReAct в AI Агентите
Описание: Тази седмица ще приложим на практика модела ReAct в изграждането на AI агент. Ще дефинираме различни действия и ще интегрираме модела ReAct в нашите AI агенти.
Основни теми:
- Приложение на модела ReAct в AI агентите
- Дефиниране на действия и разсъждения
- Интегриране на модела ReAct в AI агенти
Цели на обучението:
- Прилагане на модела ReAct в изграждането на AI агенти
- Интегриране на действия и разсъждения в AI агенти
Лекции: 2 часа седмично – практически насоки за приложение на модела ReAct
Упражнения: 2 часа седмично – дефиниране и интегриране на действия в AI агенти
Проект: Разработка на AI агент с внедрен модел ReAct
Седмица 5: Инструменти и Библиотеки за AI Агенти
Описание: Тази седмица ще въведем учениците в основните инструменти и библиотеки, необходими за изграждане на AI агенти. Ще обсъдим различни платформи и технологии, които могат да бъдат използвани за разработка на AI агенти.
Основни теми:
- Основни инструменти и библиотеки за AI агенти
- Запознаване с OpenAI API, httpx и регулярни изрази на Python
- Настройка на работна среда за разработка на AI агенти
Цели на обучението:
- Запознаване с основните инструменти и библиотеки за AI агенти
- Настройка на работна среда за разработка на AI агенти
Лекции: 2 часа седмично – теоретично въведение в инструментите и библиотеките
Упражнения: 2 часа седмично – настройка на работна среда и използване на инструменти и библиотеки
Проект: Инсталиране и конфигуриране на основните инструменти и библиотеки за AI агенти
Седмица 6: Запознаване с OpenAI API и Python Библиотеки
Описание: Тази седмица ще се фокусираме върху използването на OpenAI API и различни Python библиотеки за разработка на AI агенти. Ще разгледаме как да интегрираме тези инструменти в нашите проекти.
Основни теми:
- Какво е OpenAI API?
- Използване на httpx и регулярни изрази в Python
- Интегриране на OpenAI API и Python библиотеки в AI агенти
Цели на обучението:
- Усвояване на използването на OpenAI API и Python библиотеки
- Интегриране на тези инструменти в разработката на AI агенти
Лекции: 2 часа седмично – теоретично въведение в OpenAI API и Python библиотеки
Упражнения: 2 часа седмично – практически упражнения за използване на OpenAI API и Python библиотеки
Проект: Интеграция на OpenAI API и Python библиотеки в прост AI агент
Седмица 7: Разработване на AI Агент от Нулата
Описание: В този модул ще разгледаме процеса на разработване на AI агент от нулата. Ще се фокусираме върху дефинирането на действия и тяхното интегриране в AI агента.
Основни теми:
- Стъпки за разработване на AI агент
- Дефиниране на действия и тяхното интегриране
- Примери за разработка на AI агент с Python
Цели на обучението:
- Усвояване на процеса на разработка на AI агент
- Интегриране на действия в AI агента за подобряване на неговите функции
Лекции: 2 часа седмично – теоретични насоки за разработка на AI агент
Упражнения: 2 часа седмично – дефиниране и интегриране на действия в AI агенти
Проект: Създаване на основен AI агент с дефинирани действия
Седмица 8: Интеграция на Действия и Разсъждения
Описание: Тази седмица ще продължим с интеграцията на действия и разсъждения в AI агента. Ще разгледаме различни стратегии и техники за ефективна интеграция.
Основни теми:
- Стратегии за интеграция на действия и разсъждения
- Техники за подобряване на ефективността на AI агента
- Примери за успешна интеграция в реални проекти
Цели на обучението:
- Усвояване на стратегии и техники за интеграция на действия и разсъждения
- Подобряване на ефективността на AI агента чрез ефективна интеграция
Лекции: 2 часа седмично – теоретични насоки и примери за интеграция
Упражнения: 2 часа седмично – практически упражнения за интеграция на действия и разсъждения
Проект: Подобряване на AI агент чрез интеграция на нови действия и разсъждения
Седмица 9: Тестове и Отстраняване на Грешки
Описание: Тази седмица ще се фокусираме върху тестването и отстраняването на грешки в AI агенти. Ще разгледаме различни техники за тестване и отстраняване на грешки, за да се уверим, че AI агентът функционира според очакванията.
Основни теми:
- Техники за тестване на AI агенти
- Стратегии за отстраняване на грешки
- Примери за тестване и отстраняване на грешки в AI агенти
Цели на обучението:
- Усвояване на техники за тестване на AI агенти
- Развитие на умения за отстраняване на грешки в AI агенти
Лекции: 2 часа седмично – теоретично въведение в тестове и отстраняване на грешки
Упражнения: 2 часа седмично – практически упражнения за тестване и отстраняване на грешки
Проект: Тестване и отстраняване на грешки в разработения AI агент
Седмица 10: Удостоверяване на Функционалността на AI Агентите
Описание: Тази седмица ще удостоверим функционалността на AI агентите чрез различни тестове и анализи. Ще разгледаме как да се уверим, че AI агентите работят според очакванията и как да идентифицираме и отстраняваме проблеми.
Основни теми:
- Удостоверяване на функционалността на AI агенти
- Техники за анализ и тестване на AI агенти
- Идентифициране и отстраняване на проблеми
Цели на обучението:
- Удостоверяване на функционалността на AI агенти
- Идентифициране и отстраняване на проблеми в AI агенти
Лекции: 2 часа седмично – теоретични насоки за удостоверяване на функционалността
Упражнения: 2 часа седмично – практически упражнения за тестване и анализ на функционалността
Проект: Удостоверяване на функционалността на разработения AI агент чрез тестове и анализи
Седмица 11: Подобряване и Оптимизация на AI Агентите
Описание: Тази седмица ще разгледаме как да подобрим възможностите на AI агента и да гарантираме неговата устойчивост и сигурност. Ще обсъдим различни стратегии за подобрение и оптимизация.
Основни теми:
- Стратегии за подобряване на AI агентите
- Оптимизация на AI агентите за по-добра производителност
- Гарантиране на устойчивост и сигурност на AI агентите
Цели на обучението:
- Усвояване на стратегии за подобрение и оптимизация на AI агентите
- Гарантиране на устойчивост и сигурност на AI агентите
Лекции: 2 часа седмично – теоретични насоки за подобрение и оптимизация
Упражнения: 2 часа седмично – практически упражнения за подобрение и оптимизация
Проект: Подобряване и оптимизация на разработения AI агент
Седмица 12: Практически Приложения и Бъдеще на AI Агентите
Описание: В заключителната седмица ще разгледаме практическите приложения на AI агентите в различни индустрии и техните бъдещи перспективи. Ще обсъдим как AI агентите ще продължат да се развиват и как ще променят света около нас.
Основни теми:
- Практически приложения на AI агентите в различни индустрии
- Бъдещи перспективи за развитие на AI агентите
- Как AI агентите ще променят света около нас
Цели на обучението:
- Разбиране на практическите приложения на AI агентите
- Оценка на бъдещите перспективи за развитие на AI агентите
Лекции: 2 часа седмично – теоретични насоки и примери за практическо приложение
Упражнения: 2 часа седмично – анализ на бъдещите перспективи за AI агентите
Проект: Финален проект, включващ разработка, подобрение и представяне на AI агент, готов за реално приложение
Разбиране на основните концепции на AI агентите:
- Какво е AI агент: Дефиниране и разграничаване на различните типове AI агенти, като реактивни, проактивни и хибридни агенти.
- История и еволюция: Преглед на историята на AI агентите и тяхното развитие през годините.
- Приложения в индустриите: Анализ на различните приложения на AI агентите в реалния свят, като здравеопазване, финанси, образование и забавление.
- Модел Reason + Act (ReAct): Въведение в концепцията за разсъждение и действие, както и нейното приложение в AI агентите за вземане на решения.
Инструменти и технологии:
- OpenAI API: Запознаване с OpenAI API и как да го използваме за изграждане на AI агенти.
- Python библиотеки: Работа с библиотеки като httpx и регулярни изрази за създаване на AI агенти.
- Тестове и отстраняване на грешки: Разглеждане на техники и стратегии за тестване и отстраняване на грешки в AI агенти.
Разработка и интеграция:
- Изграждане на AI агент от нулата: Стъпка по стъпка ръководство за създаване на AI агент, включително дефиниране на действия и интегриране на разсъждения.
- Внедряване на модела ReAct: Интеграция на модела ReAct за подобряване на възможностите на AI агента да извършва действия и да разсъждава върху своите наблюдения.
- Настройка на инструменти и библиотеки: Инсталиране и конфигуриране на основните инструменти и библиотеки, необходими за разработка на AI агенти.
Тестване и оптимизация:
- Техники за тестване: Прилагане на различни техники за тестване на функционалността на AI агенти, за да се уверим, че те работят според очакванията.
- Отстраняване на грешки: Разработка на стратегии за откриване и отстраняване на грешки в AI агенти.
- Оптимизация: Подобряване на производителността на AI агентите чрез различни стратегии за оптимизация.
Критично мислене и решаване на проблеми:
- Анализ и оценка: Развитие на умения за анализ на различни проблеми и ситуации, свързани с AI агентите, и оценка на различни подходи за тяхното решаване.
- Креативност: Насърчаване на креативно мислене за разработка и внедряване на иновативни решения и подходи в създаването на AI агенти.
Работа в екип и комуникация:
- Сътрудничество: Развитие на умения за ефективно сътрудничество в екип, като съвместна работа по проекти и обмен на идеи.
- Презентационни умения: Усвояване на умения за представяне на проекти и идеи пред аудитория, както и за ефективна комуникация на сложни технически концепции.
Устойчивост и адаптивност:
- Управление на проекти: Развитие на умения за управление на проекти, включително планиране, изпълнение и мониторинг на напредъка.
- Адаптивност: Усвояване на способността да се адаптират към нови технологии, методи и промени в сферата на AI агентите.
Въведение в AI агентите (Седмица 1-2)
Този модул ще запознае участниците с основните концепции и типове AI агенти. Ще се разгледа тяхното значение и приложения в различни индустрии, както и историята и еволюцията на AI агентите.
Модел Reason + Act (ReAct) (Седмица 3-4)
Участниците ще научат как да внедрят модела Reason + Act (ReAct) в AI агенти, за да подобрят техните възможности за разсъждение и действие. Модулът ще обхваща теоретични основи и практически примери.
Инструменти и библиотеки за AI агенти (Седмица 5-6)
Този модул ще предостави знания и умения за настройка на основните инструменти и библиотеки, необходими за изграждане на AI агенти. Ще се фокусира върху OpenAI API, httpx и регулярни изрази на Python.
Изграждане на AI агент от нулата (Седмица 7-8)
Участниците ще преминат през процеса на изграждане на AI агент от нулата, включително дефиниране на действия и интегриране на цикъл на разсъждение. Ще се работи с практически задачи и проекти.
Тестване и отстраняване на грешки (Седмица 9-10)
В този модул курсистите ще усвоят техники за ефективно тестване и отстраняване на грешки в AI агентите, за да се уверят, че те функционират според очакванията. Ще се разгледат различни стратегии и методи за оптимизация.
Подобряване на AI агентите (Седмица 11-12)
Последният модул ще фокусира върху подобряване на устойчивостта и сигурността на AI агентите, както и добавяне на нови възможности. Участниците ще изследват практически приложения на AI агентите и бъдещите им перспективи.
Моля, попълнете този формуляр
Изграждане на AI Агенти от Нулата
Свържете се с нас:
Свържете се с нас:
- Бизнес Парк Варна, Сграда Б1, гр. Варна
- support@xplorify.bg
- +358 889 852720
- www.xplorify.bg
