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Plan du cours
Introduction à Quark
- Présentation de Quark en tant que plateforme d'agents IA
- Comprendre l'architecture et les composants clés
- Configuration de Quark pour le développement
Création d'agents intelligents avec Quark
- Conception d'agents et mécanismes de prise de décision
- Développement de flux de travail d'automatisation avec Quark
- Implémentation 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 les API et bases de données externes
- Optimisation de la prise de décision 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 de décision complexe
Tests et surveillance des agents intelligents
- Implémentation de frameworks de test pour les agents Quark
- Surveillance des performances et de l'efficacité des agents
- Résolution des problèmes et débogage des problèmes courants
Études de cas et applications concrètes
- Exploration des cas d'utilisation réussis de Quark pour l'automatisation
- Application de Quark pour rationaliser les processus métier
- Création d'un prototype d'agent intelligent
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Notions de base en programmation Python
- Connaissance des concepts d'IA et d'automatisation
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Développeurs logiciels
14 Heures