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
 21 Heures

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