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Plan du cours
Introduction à DeepSeek pour les agents IA
- Présentation des modèles DeepSeek et de leurs applications dans l'automatisation.
- Compréhension des agents IA et des systèmes autonomes.
- Défis clés de l'autonomie pilotée par l'IA.
Intégration de DeepSeek avec les agents IA
- Utilisation de DeepSeek pour la prise de décision et le traitement du langage naturel.
- Connexion des modèles DeepSeek aux frameworks d'agents IA.
- Optimisation des performances de DeepSeek dans les systèmes autonomes.
Apprentissage par renforcement pour les systèmes autonomes
- Introduction aux concepts de l'apprentissage par renforcement.
- Entraînement des agents IA avec DeepSeek et l'apprentissage par renforcement.
- Ajustement fin des modèles IA pour l'apprentissage continu.
Développement de robots et d'automatisation alimentés par l'IA
- Utilisation de DeepSeek pour le contrôle robotique et l'automatisation.
- Simulation de l'autonomie pilotée par l'IA dans OpenAI Gym et Gazebo.
- Déploiement de systèmes autonomes dans des applications réelles.
Considérations éthiques et de sécurité dans l'autonomie IA
- Garantir un comportement éthique de l'IA dans les agents autonomes.
- Gestion des biais et de l'équité dans la prise de décision pilotée par l'IA.
- Cadre réglementaire pour les systèmes IA autonomes.
Déploiement et mise à l'échelle des agents IA
- Déploiement d'agents IA sur des plateformes cloud et des périphériques edge.
- Mise à l'échelle de l'automatisation pilotée par l'IA pour les applications entreprises.
- Surveillance et maintenance des systèmes IA autonomes.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la programmation Python
- Compréhension des concepts de l'apprentissage automatique
- Connaissance du déploiement et de l'optimisation des modèles IA
Public cible
- Ingénieurs IA
- Développeurs de robots
- Spécialistes de l'automatisation
14 Heures
