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Plan du cours
Introduction à Generative AI et Agentic AI
- Qu'est-ce que Generative AI? Qu'est-ce que Agentic AI?
- Comment ils diffèrent et se complètent
- Cas d'utilisation et tendances dans différents secteurs
Architecture et Outils de Generative AI
- Modèles Transformer : GPT, LLaMA, Claude et autres
- Ajustement fin vs apprentissage en contexte
- Outils : ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio
Prompt Engineering pour le Contrôle et la Structure
- Modèles de prompts pour l'écriture, le codage, la synthèse, etc.
- Prompts avec peu d'exemples, sans exemple et chaîne de pensée
- Utilisation de bibliothèques de prompts et outils de test
Comprendre Agentic AI
- Définition et évolution de l'IA agente
- Architectures : planification, mémoire, outils, réflexion sur soi-même
- Cadres populaires : AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph
Développement et Déploiement d'Agents Autonomes
- Paramétrage Goal et décomposition de tâches
- Intégration d'outils et API (recherche, mémoire, code)
- Coordination multi-agents et supervision humaine en boucle
Use Cases et Scénarios de Déploiement
- Génération de contenu vs orchestration de tâches
- Productivité d'entreprise, support client, extraction de données
- Déploiement responsable et sécurisé
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
- Expérience de travail avec des API ou des langages de script tels que Python
- Familiarité avec l'ingénierie des prompts ou l'utilisation de grands modèles de langage
Public cible
- Développeurs et ingénieurs en IA
- Équipes d'innovation et de recherche-développement
- Gestionnaires techniques de produits explorant les systèmes d'IA agissants
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Sujet parfaitement maîtrisé par le formateur, répondant à toutes nos interrogations.