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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

Nombre de participants


Prix par participant

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