KNIME Data Connect: Berlin / Agentic AI Learnathon

Unisciti a noi per la prossima edizione di Data Connect: Berlino, dove ospiteremo la nuovissima AI Learnthon di zecca di Knime. Questa apprendimento sarà ospitata presso l'ufficio di Knime Berlin.

** Agenda degli eventi: **
17:30 - 17:45
Benvenuto e ricezione
17:45 - 20:00
Presentazioni e AI AI AIGHIERATURA
20:00 - 21:30
Networking con cibo e bevande

Durante questo seminario pratico, imparerai i fondamenti di Genai e i sistemi agenti e come implementarli in Knime, senza codifica.

Il seminario è diviso in 3 fasi di crescente complessità:

* Flussi di lavoro Genai e dati
* AI agente
* AI agente di dati a conoscenza

Lavorerai pratico con la piattaforma KNIME ANALTICS KNIME GRATUITA STRUMENTO a basso codice e LLMS utilizzando l'estensione dell'IA KNIME.
Porta il tuo laptop con la piattaforma KNIME Analytics e l'estensione AI Knime già installata.

Forniremo accesso a un LLM. Come?

*Dandoti le credenziali API gratuitamente che ti consentono di accedervi.*

Istruzioni di preparazione per l'agente Ai Knime Learnthon
Per assicurarti di ottenere il massimo da questo seminario pratico, segui questi passaggi di preparazione prima di partecipare:

1. Scarica la piattaforma KNIME Analytics su [https://www.knime.com/downloads lasting(https://www.knime.com/downloads)
2. Scarica la cartella "[Agentic Ai Learnthon] (https://hub.knime.com/knime/spaces/education/learnathons~xkyj2fwivbdfrg_c/)" da Knime Community Hub (accedi con un account Knime richiesto)
3. Apri la piattaforma di analisi KNIME e importa il file di AI AI IMPPORTATHONKNAR AIGATTICO SCARICATO facendo clic su "Importa flusso di lavoro". Una nuova cartella apparirà nel tuo spazio locale.
4. Apri la cartella Agistica AI Learnthon e apri il flusso di lavoro delle estensioni di installazione. Seguire le istruzioni nella finestra pop-up per installare le estensioni necessarie.

Sei pronto per partire. Ci vediamo al Knime Learnthon!

*Altoparlanti:*

** Elisabeth Richer, ** Data Scientist at Knime

** Armin Ghassemi Rudd, ** Data Scientist presso Knime