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Plan du cours

Introduction à Quark

  • Vue d'ensemble de Quark en tant que plateforme d'agents IA
  • Compréhension de l'architecture et des composants clés
  • Configuration de Quark pour le développement

Construction d'agents intelligents avec Quark

  • Conception d'agents et cadres de prise de décisions
  • Développement de flux de travail d'automatisation avec Quark
  • Mise en œuvre d'arbres de décision et de machines à états

Intégration de Quark avec les données et les systèmes

  • Ingestion et traitement des données avec Quark
  • Intégration de Quark avec des API externes et des bases de données
  • Optimisation de la prise de décisions en temps réel

Automatisation avancée avec Quark

  • Automatisation pilotée par les événements avec Quark
  • Création de flux de travail dynamiques et de matrices de décision
  • Gestion de la logique décisionnelle complexe

Tests et surveillance des agents intelligents

  • Mise en œuvre de cadres de test pour les agents Quark
  • Surveillance des performances et de l'efficacité des agents
  • Dépannage et débogage des problèmes courants

Études de cas et applications réelles

  • Exploration de cas d'utilisation réussis de Quark pour l'automatisation
  • Application de Quark pour rationaliser les processus commerciaux
  • Construction d'un agent intelligent prototype

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences de base en programmation avec Python
  • Connaissance des concepts de l'IA et de l'automatisation

Public cible

  • Ingénieurs IA
  • Développeurs logiciels
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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