Plan du cours

Introduction aux systèmes Agentic AI

  • Définition de Agentic AI et de ses capacités
  • Principales différences entre l'IA basée sur des règles et l'IA autonome
  • Cas d'utilisation et applications industrielles

L'architecture des systèmes Agentic AI

  • Cadres et outils pour la construction d'une IA autonome
  • Concevoir des agents d'IA avec des capacités axées sur les objectifs
  • Implémentation de la mémoire, de la prise en compte du contexte et de l'adaptabilité

Développer AI Agents avec Python et des API

  • Construire des agents d'IA à l'aide des API OpenAI et DeepSeek.
  • Intégrer des modèles d'IA à des sources de données externes
  • Gestion des réponses des API et amélioration des interactions avec les agents

Optimisation des agents multiples Collaboration

  • Conception d'agents d'IA pour des tâches coopératives et compétitives
  • Gestion de la communication entre agents et de la délégation des tâches
  • Mise à l'échelle des systèmes multi-agents pour des applications réelles

Améliorer la prise de décision dans Agentic AI

  • Apprentissage par renforcement et auto-amélioration des agents d'IA
  • Planification, raisonnement et exécution d'objectifs à long terme
  • Équilibrer l'automatisation et la supervision humaine

Sécurité, éthique et conformité dans Agentic AI

  • Traiter les préjugés et assurer un déploiement responsable de l'IA
  • Mesures de sécurité pour la prise de décision basée sur l'IA
  • Considérations réglementaires pour les systèmes d'IA autonomes

Tendances futures dans Agentic AI

  • Progrès en matière d'autonomie de l'IA et de systèmes d'auto-apprentissage
  • Extension des capacités des agents d'IA grâce à l'apprentissage multimodal
  • Préparation de la prochaine génération d'IA autonome

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience de la programmation Python.
  • Familiarité avec l'intégration de modèles d'IA basés sur des API

Audience

  • Ingénieurs en IA développant des systèmes d'IA autonomes
  • Chercheurs en ML explorant les cadres d'IA multi-agents
  • Développeurs mettant en œuvre l'automatisation alimentée par l'IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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