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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires