Kurumsal iş akışları ve gerçek dünya kullanım senaryoları ile makine öğrenimi ve yapay zeka ajan sistemlerinde uzmanlaşın
Bilinmeyenden Bilinene Yolculuk: Kurumsal Teslimat için Üretime Hazır Ajanlar Oluşturma
Junior mühendisleri kurumsal seviyede katkı sağlayabilecek kendinden emin ML ve ajan sistem uzmanlarına dönüştüren yapılandırılmış bir yol
Başlangıç noktası: ML ve ajan sistemlerine sınırlı maruz kalma. Problem alanını anlama.
Temelleri öğrenme: ML kavramları, ajan mimarileri ve kurumsal veri kalıpları.
Uygulamalı eğitim: Kurumsal iş akışlarını ve veri kaynaklarını kullanarak ajanlar oluşturma.
Gerçek kullanım senaryoları: Gerçek kurumsal teslimat senaryoları için ajanları uygulama.
Uzman seviyesi: Üretim ajanları oluşturabilen katkıda bulunan özellik mühendisleri.
Pratik ML ve ajan geliştirme becerileri oluşturmak için tasarlanmış kapsamlı müfredat
Junior mühendislerin üretime hazır ajan sistemleri oluşturduğu gerçek dünya senaryoları
Pull request'leri analiz eden, kod kalitesi sorunlarını belirleyen, iyileştirmeler öneren ve kurumsal kodlama standartlarından öğrenen ajanlar oluşturun.
Geçmiş kurumsal verilere ve kalıplara dayanarak destek biletlerini otomatik olarak kategorize eden, önceliklendiren ve yönlendiren ML modelleri oluşturun.
Kod tabanı değişikliklerinden ve ekip etkileşimlerinden öğrenerek teknik dokümantasyon oluşturan, güncelleyen ve sürdüren ajanlar geliştirin.
Kurumsal operasyonel verileri kullanarak üretim sistemlerini izleyen, anomalileri tespit eden ve potansiyel arızaları tahmin eden ajanlar oluşturun.
Dahili dokümantasyon, wiki'ler ve iletişim kanallarından öğrenerek çalışan sorularını yanıtlayan konuşma ajanları oluşturun.
Kod kalıplarını analiz ederek otomatik olarak test senaryoları üreten, uç durumları belirleyen ve test kapsamını iyileştiren ajanlar oluşturun.
Anında iş değeri sunmak için gerçek kurumsal verileri kullanarak ajanları eğitin
Kurumsal standartları anlamak için Git geçmişi, commit kalıpları, kod incelemeleri ve geliştirme uygulamalarından öğrenin.
Kalıpları belirlemek ve tahmine dayalı modeller oluşturmak için logları, performans verilerini ve sistem metriklerini analiz edin.
Dahili dokümanlardan, teknik spesifikasyonlardan ve kurumsal hafızadan bilgi çıkarın.
Problem-çözüm kalıpları ve eskalasyon iş akışları için JIRA, GitHub Issues ve destek sistemlerini inceleyin.
Ekip dinamiklerini ve karar verme süreçlerini anlamak için Slack kanalları, e-posta dizileri ve toplantı notlarından öğrenin.
Teslimat iş akışlarını optimize etmek için yapım hatalarını, dağıtım kalıplarını ve yayın süreçlerini inceleyin.
Junior mühendisler sadece önceden tanımlanmış kullanım senaryolarını öğrenmez—gerçek dünya senaryolarını yansıtan uygulamalı atölye simülasyonları aracılığıyla yeni senaryoları keşfeder ve oluştururlar
10 adımlı yapay zeka atölyelerimiz, junior mühendislerin üretim sistemleri gibi içeriği tarayan, analiz eden ve ilişkilendiren ajanları aktif olarak oluşturduğu sürükleyici simülasyonlar olarak işlev görür. Bu simülasyon tabanlı öğrenme yoluyla, kendi kurumsal bağlamlarına özgü kullanım senaryolarını doğal olarak keşfederler.
Daha fazla bilgi: Atölyeleri Neden "Simülasyonlar" Olarak Adlandırıyoruz
Simülasyonlar, junior mühendislerin farklı ajan mimarilerini deneyimledikleri, uç durumları keşfettikleri ve üretim sistemlerine risk olmadan otomasyon fırsatlarını belirledikleri güvenli bir sandbox sağlar.
Junior mühendisler simülasyonlarda ajanlar oluştururken, mevcut süreçlerdeki tekrarlayan görevleri ve verimsizlikleri fark ederek doğal olarak yeni otomasyon fırsatlarını ve kullanım senaryolarını belirlerler.
Simülasyonlarda gerçek kurumsal verilerle çalışmak, junior mühendislerin genel eğitimin kaçıracağı, organizasyonun benzersiz iş akışlarına, araçlarına ve zorluklarına özgü kullanım senaryolarını belirlemesine yardımcı olur.
Ekip tabanlı simülasyonlar, junior mühendisleri gözlemlerini paylaşmaya ve birbirlerinin fikirlerini geliştirmeye teşvik eder, kolektif zeka aracılığıyla potansiyel kullanım senaryolarının keşfini çoğaltır.
Birden fazla simülasyon döngüsü boyunca, junior mühendisler ilk kullanım senaryosu fikirlerini rafine eder, uç durumları keşfeder ve basit otomasyonu karmaşık sorunları çözen kapsamlı ajan sistemlerine dönüştürür.
Simülasyonlarda ajanlar oluşturma eylemi, teorik öğrenmenin kaçırdığı gizli karmaşıklıkları ve fırsatları ortaya çıkarır, geliştirme sürecinin kendisi sırasında yeni kullanım senaryolarının keşfine yol açar.
Geleneksel eğitim sabit kullanım senaryolarını öğretir. Simülasyon yaklaşımımız, junior mühendisleri kullanım senaryosu kaşifleri haline getirir—gerçek kurumsal sistemler ve verilerle çalışırken aktif olarak çözümler belirler ve oluştururlar.
Yapılandırılmış yaklaşımımız, junior mühendisleri kurumsal ajan sistemleri oluşturabilen ve dağıtabilen üretken özellik mühendislerine dönüştürür. Gerçek iş akışlarına, gerçek kurumsal verilere ve kanıtlanmış kullanım senaryolarına odaklanarak, junior mühendisler organizasyonel başarıya anında katkıda bulunan pratik deneyim kazanırlar.
ML ve ajan eğitimini doğrudan geliştirme iş akışınıza gömmek
Mevcut beceri seviyelerini değerlendirin ve bilgi boşluklarını belirleyin. Kurumsal ihtiyaçlara uygun net öğrenme hedefleri belirleyin ve ilerleme takibi için temel metrikler oluşturun.
ML temellerinden ajan sistemlerine ilerleyen bir müfredat takip edin. Her modül teorik kavramları, pratik alıştırmaları ve kurumsal senaryolardan gerçek dünya örneklerini içerir.
Gerçek kurumsal verileri kullanarak gerçek kullanım senaryoları için ajanlar oluşturun. Kod incelemeleri, test ve dağıtım işlem hatları ile versiyon kontrollü depolarda çalışın.
Kıdemli mühendislerden düzenli kod incelemeleri, ikili programlama oturumları ve geri bildirim döngüleri sürekli iyileştirme ve en iyi uygulamalara bağlılığı sağlar.
Uygun izleme, gözlemlenebilirlik ve olay müdahale prosedürleri ile üretim ortamlarına ajanları dağıtın. Gerçek dünya performansı ve kullanıcı geri bildirimlerinden öğrenin.
Metrikler, geri bildirimler ve yeni gereksinimler temelinde iterasyon yapın. Üretim sistemlerini sürdürürken en son ML teknikleri ve ajan çerçeveleri ile güncel kalın.
Junior mühendisleri üretime hazır kurumsal ajanlar oluşturma konusunda yönlendirmek için kanıtlanmış bir çerçeve
Üretime hazır ML ve ajan sistemleri sunabilen özellik mühendisleri ekibi oluşturmaya başlayın