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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l'IA agentique

  • Définition de l'IA agentique et de sa relation avec les systèmes d'IA traditionnels
  • Aperçu du raisonnement, de la mémoire et des architectures orientées objectifs
  • Cas d'usage clés et applications industrielles

Concepts fondamentaux et modèles de conception

  • Boucle agentique : perception, raisonnement et action
  • Systèmes mono-agents vs multi-agents
  • Interaction avec l'environnement et invocation d'outils

Fondements de l'ingénierie des prompts

  • Conception de prompts efficaces pour le raisonnement et la décomposition des tâches
  • Utilisation d'exemples, de contraintes et de rôles pour un meilleur contrôle
  • Débogage et itération des prompts de manière systématique

Construction de flux de travail agentiques simples

  • Mise en œuvre d'une boucle agentique en Python
  • Intégration avec des API et des outils simples
  • Gestion de l'état et de la mémoire de l'agent

Conception responsable et pratiques de sécurité

  • Considérations éthiques et utilisation responsable des agents
  • Biais, transparence et responsabilité dans les systèmes d'IA
  • Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu

Projet pratique : Concevoir un agent responsable

  • Définition de la portée et des objectifs du problème
  • Développement du prompt et de la logique de contrôle
  • Tests, affinements et évaluation du comportement de l'agent

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec la syntaxe et le script Python
  • Expérience du travail avec des données ou des applications basées sur des API

Public cible

  • Scientifiques de données nouveaux dans le développement de l'IA agentique
  • Ingénieurs ML juniors explorant les architectures d'agents appliquées
  • Managers technologiques souhaitant comprendre la conception d'agents et les principes de sécurité

Nombre de participants


Prix par participant

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