Plan du cours

Introduction à l'IA Agente

  • Définition de l'IA agente et sa relation avec les systèmes d'IA traditionnels
  • Aperçu du raisonnement, de la mémoire et des architectures orientées vers les objectifs
  • Principaux cas d'utilisation et applications industrielles

Concepts fondamentaux et modèles de conception

  • La boucle d'agent : perception, raisonnement et action
  • Systèmes mono-agent vs. systèmes multi-agents
  • Interaction avec l'environnement et invocation des outils

Fondements du Génie d'Incitation

  • Concevoir des incitations efficaces pour le raisonnement et la décomposition des tâches
  • Utiliser des exemples, des contraintes et des rôles pour un meilleur contrôle
  • Déboguer et itérer les incitations de manière systématique

Construction de Flux de Travail Agente Simples

  • Implémenter une boucle d'agent en Python
  • Intégrer des API et des outils simples
  • Gérer l'état et 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

  • Définir la portée du problème et les objectifs
  • Développer l'incitation et la logique de contrôle
  • Tester, affiner et évaluer le comportement de l'agent

Synthèse et Étapes Suivantes

Pré requis

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

Public cible

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

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