Plan du cours

Introduction aux Systèmes d'IA Agentic

  • Définition de l'IA agentic et ses capacités
  • Différences clés entre l'IA basée sur des règles et l'IA autonome
  • Cas d'utilisation et applications industrielles

Architecture de Systèmes d'IA Agentic

  • Cadres et outils pour construire une IA autonome
  • Conception d'agents IA dotés de capacités orientées objectifs
  • Implémentation de la mémoire, de la conscience contextuelle et de l'adaptabilité

Développement d'Agents IA avec Python et API

  • Construction d'agents IA en utilisant les API OpenAI et DeepSeek
  • Intégration des modèles IA avec des sources de données externes
  • Gestion des réponses API et amélioration des interactions agent

Optimisation de la Collaboration Multi-Agents

  • Conception d'agents IA pour les tâches coopératives et compétitives
  • Gestion de la communication entre agents et délégation des tâches
  • Échelle des systèmes multi-agents pour les applications réelles

Amélioration de la Prise de Décision dans l'IA Agentic

  • Apprentissage par renforcement et agents IA auto-améliorants
  • Planification, raisonnement et exécution d'objectifs à long terme
  • Équilibre entre l'automatisation et la supervision humaine

Sécurité, Éthique et Conformité dans l'IA Agentic

  • Traitement des biais et garantie d'un déploiement responsable de l'IA
  • Mesures de sécurité pour la prise de décision pilotée par IA
  • Considérations réglementaires pour les systèmes d'IA autonomes

Tendances futures dans l'IA Agentic

  • Avancées en matière d'autonomie et de systèmes auto-apprenants IA
  • Élargissement des capacités des agents IA avec l'apprentissage multimodal
  • Préparation pour la prochaine génération d'IA autonome

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec la programmation Python
  • Familiarité avec l'intégration des modèles IA basée sur API

Public cible

  • Ingénieurs IA développant des systèmes d'IA autonomes
  • Chercheurs en apprentissage machine explorant les cadres d'IA multi-agents
  • Développeurs mettant en œuvre l'automatisation pilotée par IA
 14 Heures

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