Multi-Agent AI Systems Learning Path

This course, offered by DeepLearning.AI and taught by the founder and CEO of crewAI, focuses on building multi-agent systems to automate complex business processes using the open-source crewAI library.

This course provides an introduction to AI agents, exploring their core concepts and functionalities. It is designed for those new to Make and takes an estimated 20-30 minutes to complete.

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram "imitar" como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).Também dentro do contexto da Aprendizagem de Máquina existe a área de Aprendizagem por Reforço, que é um tipo de aprendizagem usado em sistemas multi-agente no qual os agentes devem interagir no ambiente e aprenderem por conta própria, ganhando recompensas positivas quando executam ações corretas e recompensas negativas quando executam ações que não levem para o objetivo. O interessante dessa técnica é que a inteligência artificial aprende sem nenhum conhecimento prévio, adaptando-se ao ambiente e encontrando as soluções sozinho!E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre a construção de um carro autônomo virtual utilizando aprendizagem por reforço! Vamos trabalhar com técnicas modernas de Deep Learning com a biblioteca PyTorch e a linguagem Python! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para solucionar outros tipos de problemas com aprendizagem por reforço. O conteúdo do curso está dividido em três partes:Teoria sobre aprendizagem por reforço com o algoritmo Q-Learning Teoria da aprendizagem por reforço

A warm welcome to the Generative AI with LL Ms, Prompting, Automation &amp; Agents course by Uplatz.Generative AI (Generative Artificial Intelligence) refers to a type of artificial intelligence that is capable of creating new content—such as text, images, audio, code, and more—rather than simply analyzing existing data. It mimics human creativity by learning from large datasets and generating outputs that resemble original, human-made content.What It Does Traditional AI systems are good at recognizing patterns or making predictions based on existing data. Generative AI goes a step further by actually producing new data that didn't exist before. For example:Writing articles or stories Creating images or artwork Composing music Writing code Designing products or layouts How It Works Generative AI typically relies on advanced machine learning techniques, especially deep learning models such as:Transformers – used in models like GPT (text) or T5Diffusion models – used in image generation (like DALL·E or Stable Diffusion)GANs (Generative Adversarial Networks) – used for creating realistic mediaA simplified breakdown of the process:Training The model is trained on massive datasets (e.g., books, websites, images, code).It learns statistical patterns, styles, and relationships in the data.Learning Probabilities Instead of memorizing, the model learns the probability of what should come next in a sequence (next word, next pixel, etc.).Generation (Inference)<

In this course you'll learn about this new way of using LLM&nbsp;Agents: deploying multiple agents to work together as teams to accomplish more complex tasks for you!Everything is taught step by step and the course is fully practical with multiple examples and one complete AI&nbsp;Agents-based App that we build together.One of the things we use to accomplish this is ChatGPT's API so we can use ChatGPT through Python.We also use Auto Gen to enable our Agents to work together and communicate with one another (to accomplish tasks with no human intervention).We also provide a few optional sections. One of these sections teaches to have a front-end, using Streamlit, to more easily interact with your AI&nbsp;Agents.Another optional section is for those who want to run AI&nbsp;Agents at scale!&nbsp;Here we show you how to deploy your LLM&nbsp;Agents on Google Cloud, so anyone can use your product.Lastly, one more optional section is available showing how to set up a payment system/subscription model using Stripe for those who want to monetize their AI&nbsp;Agents-based App!Everything is explained simply and in a step-by-step approach. All code shown in the course is also provided.Please not that the OpenAI&nbsp;API is not free, you will need to fund your OpenAI&nbsp;developer account with about $5-10 to follow through with the class and build your own app. We clearly show and explain how to do this and minimize your OpenAI costs during this class.

Este curso contém uso de inteligência artificial.Estamos vivendo a era da Inteligência Artificial Generativa, mas você sabe o que é IA&nbsp;Generativa e Agentes de IA?E o que vem a ser Large Language Models?E&nbsp;Small Language Models?Como o ChatGPT&nbsp;é capaz de fazer tudo que faz?Como estas tecnologias podem impactar seu trabalho e sua vida?Qual é o impacto ético e social destas tecnologias?Como eu posso usar estas tecnologias a meu favor?Como agentes de IA&nbsp;podem aumentar minha produtividade?Estas são algumas das centenas de dúvidas que muitas pessoas têm em relação a era da IA Generativa e Agentes de IA.Eu sei pois como professor e palestrante sobre IA Generativas, recebo muitas perguntas como essas.Neste curso, busco esclarecer, de forma simples e didática, o que são LL Ms, o que é Inteligência Artificial Generativa, Agentes de IA&nbsp; e a aplicação prática dessas tecnologias.Mas o curso vai além, o curso também explica os principais termos relacionados, em uma linguagem clara e didática.Outro diferencial deste curso é a prática.O&nbsp;curso apresentará e demostrará diversas ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, que você pode usar imediatamente, para criar:Texto ImagensVídeos Voz (inclusive como clonar voz)Música Conteúdo Misto (apresentações, páginas web, documentos)Relatórios de Pesquisa Pesquisa AutomatizadaE&nbsp;muito mais!Importante: O curso apresentará diversas ferramentas, mas como um curso introdutório, o objetivo não é mostrar cada detalhe das ferramentas! O&nbsp;curso fará uma demonstração prática, do uso rápido de cada ferramenta, para que você entenda que est