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Plan du cours
Fondamentaux des agents autonomes
- Concepts clés de l'IA agentic
- Types de cadres d'agents autonomes
- Directions de recherche émergentes
À l'intérieur de BabyAGI
- Logique de génération et de priorisation des tâches
- Boucles d'exécution et structures de mémoire
- Forces et contraintes de la conception de BabyAGI
Comparer BabyAGI aux autres agents
- Agents et planificateurs de tâches basés sur les LLM
- Cadres d'orchestration multi-agents
- Modèles d'agents réactifs vs délibératifs
Évaluer l'autonomie et le contrôle
- Niveaux d'autonomie dans les systèmes d'IA
- Modèles d'interaction humain-agent et de supervision
- Modes de défaillance et facteurs de risque
Applications et cas d'usage en monde réel
- Automatisation de la recherche
- Workflows de connaissances en entreprise
- Exploration autonome et tâches de raisonnement
Benchmarking et évaluation des performances
- Critères d'évaluation des agents autonomes
- Tests de charge et analyse comportementale
- Méthodologies d'évaluation comparative
Concevoir et déployer des systèmes agentic
- Considérations architecturales
- Intégration avec les outils organisationnels
- Évolutivité et gestion opérationnelle
Trajectoires futures de l'autonomie en IA
- Évolution des cadres agentic
- Perce potentialles et limites
- Implications stratégiques pour la recherche et l'industrie
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts avancés de l'IA
- Une expérience avec les workflows de machine learning
- Une familiarité avec les architectures d'agents autonomes
Public cible
- Chercheurs en IA
- Leaders en innovation
- Stratèges en IA
14 Heures