Plan du cours
Introduction à l'IA Agente
- Définition de l'IA agente et sa relation avec les systèmes d'IA traditionnels
- Aperçu du raisonnement, de la mémoire et des architectures orientées vers les objectifs
- Principaux cas d'utilisation et applications industrielles
Concepts fondamentaux et modèles de conception
- La boucle d'agent : perception, raisonnement et action
- Systèmes mono-agent vs. systèmes multi-agents
- Interaction avec l'environnement et invocation des outils
Fondements du Génie d'Incitation
- Concevoir des incitations efficaces pour le raisonnement et la décomposition des tâches
- Utiliser des exemples, des contraintes et des rôles pour un meilleur contrôle
- Déboguer et itérer les incitations de manière systématique
Construction de Flux de Travail Agente Simples
- Implémenter une boucle d'agent en Python
- Intégrer des API et des outils simples
- Gérer l'état et la mémoire de l'agent
Conception Responsable et Pratiques de Sécurité
- Considérations éthiques et utilisation responsable des agents
- Biais, transparence et responsabilité dans les systèmes d'IA
- Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu
Projet Pratique : Concevoir un Agent Responsable
- Définir la portée du problème et les objectifs
- Développer l'incitation et la logique de contrôle
- Tester, affiner et évaluer le comportement de l'agent
Synthèse et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'IA ou d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la syntaxe et le script Python
- Expérience dans le travail avec des données ou des applications basées sur des API
Public cible
- Scientifiques des données nouveaux dans le développement d'IA agente
- Ingénieurs ML juniors explorant les architectures d'agents appliquées
- Managers technologiques souhaitant comprendre la conception et les principes de sécurité des agents
Nos clients témoignent (3)
Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
Traduction automatique
Le mélange de théorie et de pratique, ainsi que des perspectives de haut niveau et de bas niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traduction automatique