রেজিস্ট্রেশন

Class 33: Multi-Agent Systems and Collaboration
Neura Tech > Lessons > Class 33: Multi-Agent Systems and Collaboration

shape_image_one shape_image_two shape_image_three shape_image_four
Course Content
Module 1: Foundations of Generative AI and Intelligent Systems
সময়কাল: দিন ১-৩০ | ক্লাস ১-১২
0/12
Class 1: Introduction to Artificial Intelligence Ecosystem
Class 2: Understanding Large Language Models (LLMs)
Class 3: Prompt Engineering Fundamentals
Class 4: Advanced Prompt Patterns and Techniques
Class 5: Introduction to AI Agents
Class 6: Building Simple AI Agents
Class 7: Generative AI for Content Creation
Class 8: Introduction to Data Science
Class 9: Python for Data Science Basics
Class 10: Data Collection and Exploratory Data Analysis
Class 11: Data Preprocessing and Feature Engineering
Class 12: Introduction to Machine Learning Concepts
Module 2: Advanced AI, Data Science, and Machine Learning Applications
সময়কাল: ৩১-৬০ দিন | ক্লাস ১৩-২৪
0/12
Class 13: Supervised Machine Learning Deep Dive
Class 14: Unsupervised Machine Learning and Clustering
Class 15: Introduction to Deep Learning
Class 16: Natural Language Processing Foundations
Class 17: Working with AI Agent Frameworks
Class 18: Retrieval Augmented Generation (RAG)
Class 19: LLM Fine-Tuning and Customization
Class 20: Generative AI for Business Applications
Class 21: Introduction to Digital Marketing
Class 22: Search Engine Optimization (SEO)
Class 23: Search Engine Marketing (SEM) and Google Ads
Class 24: Social Media Marketing
Module 3: Integration, Specialization, and Career Readiness
সময়কাল: দিন ৬১-৯০ | ক্লাস ২৫-৩৬
0/12
Class 25: Content Marketing and Storytelling
Class 26: Email Marketing and Marketing Automation
Class 27: Web Analytics and Data-Driven Marketing
Class 28: WordPress and Website Management
Class 29: Introduction to Augmented Reality (AR)
Class 30: AR Development Fundamentals
Class 31: IT Management Fundamentals for Tech Professionals
Class 32: AI Ethics, Governance, and Responsible AI
Class 33: Multi-Agent Systems and Collaboration
Class 34: LLMOps and Model Deployment
Class 35: Capstone Project Development
Class 36: Career Development, Portfolio Building, and Future Trends
প্রফেশনাল ডেটা সায়েন্স কোর্স

সারাংশ: উন্নত স্থাপত্য যেখানে একাধিক AI এজেন্ট জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য সমন্বয় করে।

শিক্ষণের উদ্দেশ্য:

>> মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম আর্কিটেকচার ডিজাইন করুন
>> এজেন্ট যোগাযোগ প্রোটোকল বাস্তবায়ন করুন
>> জটিল কর্মপ্রবাহের জন্য সমন্বয়কারী এজেন্ট

প্রধান বিষয়:

>> মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতার ধরণ এবং কাঠামো
>> এজেন্ট যোগাযোগ এবং সমন্বয় প্রক্রিয়া
>> মেমরি ভাগাভাগি এবং অবস্থা সমন্বয়
>> বিশেষায়িত এজেন্ট ভূমিকা এবং কার্য বিতরণ

কার্যকলাপ:

>> মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম ডিজাইন প্রকল্প
>> এজেন্ট সমন্বয় বাস্তবায়ন
>> এজেন্ট দল ব্যবহার করে জটিল ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন

Previous
Next
0% Complete