🔥 Бесплатный курс от Microsoft «ИИ-агенты для начинающих»

Курс содержит пошаговые инструкции с примерами кода, которые помогут научиться создавать автономных агентов с использованием машинного обучения.

Фокус на AI-агентах:
Если вас интересует именно разработка агентов — например, для симуляций, игр или интерактивных систем — данный курс будет полезен.

Каждый урок включает в себя:
- Лекцию, (видео уроки появятся в марте 2025 года)
- Примеры кода на Python с поддержкой Azure AI Foundry и Github Models
- Практические задания
- Ссылки на полезные дополнительные ресурсы

Если это ваш первый опыт работы с агентами, у Microsoft есть еще 1 курс «Генеративный ИИ для начинающих», который содержит 21 урок по построению моделей с помощью GenAI, лучше начать с него.

Переведен на 9 различных языков (русского нет).

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data

#course #Microsoft #aiagents #ai #ml #opensource #freecourse

🌟 DeepSearcher: ИИ-комбайн для ваших данных.

Проект объединяет использование LLM, векторные базы данных для выполнения задач поиска, оценки, ризонинга на основе предоставленных данных (файлы, текст, источники).

Позиционируется разработчиками как инструмент для управления знаниями предприятия, интеллектуальных QA-систем и сценариев поиска информации.

DeepSearcher умеет использовать при необходимости информацию из интернета, совместим с векторными базами Milvus и их сервис-провайдером Zilliz Cloud, эмбедингами Pymilvus, OpenAI и VoyageAI. Есть возможность подключения LLM DeepSeek и OpenAI по API напрямую или через TogetherAI и SiliconFlow.
Поддерживается локальная загрузка файлов, подключение веб-краулеров FireCrawl, Crawl4AI и Jina Reader.

В ближайших планах - добавление возможности веб-клиппера, расширение списка поддерживаемых векторных баз, создание RESTful API интерфейса.

▶️ Локальная установка и запуск:

# Clone the repository
git clone https://github.com/zilliztech/deep-searcher.git

# Create a Python venv
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
cd deep-searcher 
pip install -e .

# Quick start demo
from deepsearcher.configuration import Configuration, init_config
from deepsearcher.online_query import query

config = Configuration()

# Customize your config here
config.set_provider_config("llm", "OpenAI", {"model": "gpt-4o-mini"})
init_config(config = config)

# Load your local data
from deepsearcher.offline_loading import load_from_local_files
load_from_local_files(paths_or_directory=your_local_path)

# (Optional) Load from web crawling (`FIRECRAWL_API_KEY` env variable required)
from deepsearcher.offline_loading import load_from_website
load_from_website(urls=website_url)

# Query
result = query("Write a report about xxx.") # Your question here

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #DeepSearcher