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[Austin] Agentic AI Builder Lab mit Google Cloud
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[Austin] Agentic AI Builder Lab mit Google Cloud

12 Okt 202605:30 PM - 08:30 PM CDT America/ChicagoAustin, United States

Beschreibung

Aufbau der nächsten Generation autonomer agentischer Systeme mit Google - Austin Schließen Sie sich Google und AICamp für ein intensives, 90-minütiges, persönliches Build-Labor an, in dem Theorie direkt in funktionale Software umgesetzt wird. Die meisten KI-Tutorials hören bei einfachen Einzelaufforderungen auf, aber skalierbare Systeme erfordern autonome Agenten, die über live Daten nachdenken, einen beständigen Kontext verwalten und komplexe mehrstufige Aufgaben ausführen. In diesem praktischen Workshop werden Sie über die Gesprächsschnittstellen hinausgehen und next-generation autonome agentische Systeme mit Google Cloud entwerfen, konfigurieren und bereitstellen. Bringen Sie Ihr Laptop mit! Dies ist eine aktive Ingenieursitzung, bei der keine lokale Einrichtung erforderlich ist. Sie werden mit einem voll funktionsfähigen System, das in Ihrer Cloud-Umgebung läuft, gehen. Was wir tun werden: Autonome Aufgabenorchestrierung: Konfigurieren Sie mehrstufige Agenten-Workflows, die planen, nachdenken und über komplexe Aufgabenabläufe handeln.Status- & Tool-Integration: Verbinden Sie Agentenarchitekturen mit Cloud-Tools, Ausführungsumgebungen und Live-Datenmengen.Robustes Systemdesign: Implementieren Sie robuste Muster, die entworfen sind, um komplexe Laufzeiteingaben, langlaufende Prozesse und Fehlerwiederherstellung zu verwalten. Agenda: 17:3018:00: Check-in, Essen und Networking 18:0018:30: Tech-Talk & Q&A 18:3020:00: Praktische Code-Labs / bauen Sie Ihre eigene App 20:0020:30: Demo, offene Diskussion und Mixer Praktische Werkstatt: Aufbau robuster asynchroner AgentenÜber die Konversations-Chatbots hinauszugehen, erfordert Systeme, die mehr tun als nur das nächste Token vorauszusagen. Echte autonome Architekturen müssen mehrstufige Operationen planen, mit externen Tools interagieren, den Status über asynchrone Operationen hinweg aufrechterhalten und sauber von Laufzeitfehlern wiederherstellen. In dieser intensiven 90-minütigen, persönlichen Meisterklasse, die von Google und AICamp veranstaltet wird, werden Sie direkt in aktives Engineering einsteigen. Komplett innerhalb von Google Cloud Shell werden Sie ein next-generation autonomes agentisches System von Grund auf aufbauen und bereitstellen - indem Sie dynamische Toolaufrufe, Statusmanagement und robuste mehrstufige Orchestrierung in eine kohärente, ausführbare Architektur integrieren. Keine Folien, keine abstrakte Theorie und keine lokale Einrichtung erforderlich. Bringen Sie Ihr Laptop mit, bauen Sie zusammen mit Google-Ingenieuren und gehen Sie mit einem voll funktionsfähigen autonomen System, das live in der Cloud läuft, nach Hause. Wer sollte teilnehmen?Dieser praktische Workshop richtet sich an Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und KI-Praktiker, die über einige Erfahrung im Aufbau von Anwendungen oder der Arbeit mit Modellen verfügen und diese produktiv gestalten möchten. Um das Beste aus den Labs herauszuholen, sollten Sie grundlegende Kenntnisse einer Programmiersprache wie Python haben und mit der Befehlszeilenschnittstelle vertraut sein. Während Expertise nicht erforderlich ist, wird ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Computing-Konzepten, Web-APIs und Containertechnologie wie Docker sehr vorteilhaft sein. Voraussetzung: Voll aufgeladenes Laptop Grundkenntnisse im Programmieren Kenntnisse in Python und AI/ML sind hilfreich. Veranstaltungsort:Station Austin, 701 Brazos St, Austin, TX 78701Raumname: Captain America (8. Etage) Lokale und globale KI-Community auf DiscordTreten Sie uns auf Discord bei für die lokale und globale KI-Technologie-Community: Event-Chat: Unterhalten und verbinden Sie sich mit Sprechern sowie globalen und lokalen Teilnehmern; AI lernen: Veranstaltungen, Lernmaterialien, Studiengruppen; Startups: Innovation, Projektzusammenarbeit, Gründer / Mitbegründer; Jobs und Karrieren: Stellenangebote, Lebensläufe posten, Einstellungsmanager

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Tags

# AI# Machine Learning# machine-learning# orchestration# Autonomous Agents# Google Cloud

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