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Plan du cours
Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs
- Capacités clés de GPT-5, multi-modale et fonctionnalités d'agent
- Choix de modèles, compréhension de la tarification et des limites
- Considérations éthiques et gouvernance en entreprise
Prompting et conception système pour des sorties fiables
- Modèles de prompting, messages système et ingénierie du contexte
- Chaîne de pensée vs prompting concis et techniques few-shot
- Tester les prompts et définir les critères d'acceptation
APIs, SDKs et workflow de développement local
- Appel des APIs GPT-5, utilisation des SDKs, authentification et gestion des secrets
- Développement local, simulation de réponses et isolation (sandboxing)
- Versioning, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs
Construction d'agents et intégrations d'outils
- Conception d'architectures d'agents sécurisées et d'interfaces d'outils
- Orchestration de routage et stratégies de repli
- Limites de débit, contrôle de concurrence et considérations transactionnelles
Test, évaluation et validation
- Batteries de tests automatisés pour les prompts et les comportements
- Tests de vulnérabilité, tests par fuzzing et exemples adversariaux
- Métriques pour l'exactitude, les taux d'hallucination et la satisfaction utilisateur
Déploiement, surveillance et observabilité
- Patterns CI/CD pour les fonctionnalités alimentées par des modèles et releases canari
- Journalisation, traçage et télémétrie pour l'observabilité au niveau des prompts
- Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations relatives aux PI/PHI et assainissement du contexte
- Contrôle d'accès, audit et jalons de conformité
- Optimisation de l'utilisation des tokens, mise en lot et stratégies de cache
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
- Expérience d'appel d'APIs REST ou de SDKs
- Connaissance de base des concepts ML/AI et des structures de données JSON
Audience
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs DevOps / SRE
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique