#jupyter_notebook#agentic_ai#agents#course#huggingface#langchain#llamaindex#smolagents
The Hugging Face Agents Course is a free, interactive course that teaches you how to build and deploy AI agents. It's divided into four units, starting with the basics of agents and ending with a final project where you create and test your own agent. You'll learn about frameworks like `smolagents`, `LangGraph`, and `LlamaIndex`, and how to use large language models (LLMs) in your agents. The course benefits you by providing hands-on experience and practical skills in AI agent development, helping you become proficient in creating and deploying AI agents.
https://github.com/huggingface/agents-course
🚢Lloyd’s Agency Network переходит под управление Lloyd’s List Intelligence.
Страховой рынок Lloyd’s передаёт управление Lloyd’s Agency Network провайдеру морских данных Lloyd’s List Intelligence (LLI)с апреля текущего года.
Решение объединяет одну из старейших портовых информационных сетей судоходства с цифровой аналитической платформой.
LLI - возьмёт на себя администрирование глобальной сети, включая аккредитацию агентов, контроль стандартов качества и агентские соглашения.
Сеть Lloyd’s Agents ведёт историю с 1811 года и традиционно обеспечивала локальную экспертизу и отчётность по инцидентам для рынка морского страхования.
Интеграция позволит усилить верификацию событий и повысить качество данных в регионах повышенного риска, где спутниковый трекинг требует подтверждения из локальных источников. Для судоходной отрасли шаг означает дальнейшую цифровизацию страховой экосистемы и сближение трекинга судов, аналитики и портовой информации.
Бренд Lloyd’s Agents сохранится, оставаясь связанным со страховым рынком Lloyd’s, но станет частью единой интеллектуальной платформы LLI.
📌Lloyd’s — британский страховой рынок, основанный в 1688 году в Лондоне, специализируется на специализированном и морском страховании. Работает как рынок синдикатов, объединяющий частных и институциональных андеррайтеров.
#MarineInsurance#Lloyds#MaritimeData#ShippingRisk#LLI