Formation Conception d'agents autonomes pour des applications réelles
Les agents autonomes sont des outils puissants pour résoudre des problèmes complexes et dynamiques dans des applications du monde réel. Ce cours se concentre sur la conception et la mise en œuvre d'agents d'intelligence artificielle pour effectuer des tâches telles que les systèmes de recommandation, l'automatisation des processus et la détection environnementale.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir la conception et le développement d'agents autonomes pour des applications pratiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux des agents autonomes.
- Explorer les applications réelles des agents autonomes d'IA.
- Concevoir, former et mettre en œuvre des agents utilisant l'apprentissage par renforcement.
- Intégrer des agents dans des systèmes existants pour l'automatisation et la prise de décision.
- Aborder les considérations éthiques et les défis liés au déploiement d'agents autonomes.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction aux agents autonomes
- Qu'est-ce qu'un agent autonome ?
- Caractéristiques et fonctionnalités clés
- Applications dans les différents secteurs d'activité
Concepts fondamentaux de la conception d'agents
- Architectures et types d'agents
- Comprendre les environnements des agents
- Systèmes multi-agents et interactions
Construire des agents d'IA avec Reinforcement Learning
- Vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement (RL)
- Concevoir des systèmes de récompense pour les agents
- Formation d'agents à l'aide de OpenAI Gym
Développement d'applications pratiques
- Créer des systèmes de recommandation avec des agents autonomes
- Mise en œuvre d'agents pour l'automatisation des processus
- Utiliser des agents pour la surveillance et la détection de l'environnement
Intégrer des agents dans des systèmes existants
- Communiquer avec des API externes
- Intégrer des agents dans des architectures en nuage
- Assurer la compatibilité avec les outils existants
Relever les défis et tenir compte des considérations éthiques
- Gérer les comportements inattendus des agents
- Garantir l'équité et l'inclusivité
- Respect des normes juridiques et éthiques
Explorer les capacités avancées des agents
- Intégrer le traitement du langage naturel
- Tirer parti de la collaboration multi-agents
- Améliorer la prise de décision grâce à l'IA
Tendances futures en matière d'agents autonomes
- Technologies émergentes dans la conception des agents
- Des applications de plus en plus nombreuses dans divers secteurs d'activité
- Opportunités et défis dans les systèmes autonomes
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python.
- Expérience de la conception et de la mise en œuvre d'algorithmes
Audience
- Développeurs d'IA
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en logiciel
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Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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Format du Cours
- Cours interactif et discussions.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
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Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
- Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
- Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
- Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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