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Plan du cours

Introduction aux systèmes d'IA agentique

  • Définition de l'IA agentique et de ses capacités
  • Différences clés entre l'IA à règles et l'IA autonome
  • Cas d'utilisation et applications sectorielles

Architecture des systèmes d'IA agentique

  • Frameworks et outils pour construire une IA autonome
  • Conception d'agents d'IA à capacités guidées par les objectifs
  • Mise en œuvre de la mémoire, de la conscience contextuelle et de l'adaptabilité

Développement d'agents d'IA avec Python et les APIs

  • Construction d'agents d'IA
  • Intégration de modèles d'IA avec des sources de données externes
  • Traitement des réponses API et amélioration des interactions des agents

Optimisation de la collaboration multi-agents

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

Amélioration de la prise de décision dans l'IA agentique

  • Apprentissage par renforcement et agents d'IA auto-améliorants
  • Planification, raisonnement et exécution d'objectifs à long terme
  • Équilibre entre automatisation et supervision humaine

Sécurité, éthique et conformité dans l'IA agentique

  • Traitement des biais et assurance d'un déploiement responsable de l'IA
  • Mesures de sécurité pour la prise de décision assistée par l'IA
  • Considérations réglementaires pour les systèmes d'IA autonomes

Tendances futures de l'IA agentique

  • Avancées dans l'autonomie de l'IA et les systèmes d'apprentissage auto-informatif
  • Extension des capacités des agents d'IA grâce à l'apprentissage multimodal
  • Préparation à la prochaine génération d'IA autonome

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec l'intégration de modèles d'IA basés sur des APIs

Public cible

  • Ingénieurs en IA développant des systèmes d'IA autonomes
  • Chercheurs en apprentissage automatique explorant des frameworks d'IA multi-agents
  • Développeurs implémentant des automatisations alimentées par l'IA
 21 Heures

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