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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