Formation AI Agents en Richmond Hill

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AI avancés, développeurs de robots et spécialistes de l'automatisation qui souhaitent utiliser DeepSeek pour construire des agents IA intelligents et des systèmes autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles AI DeepSeek.
• Intégrer DeepSeek dans des agents IA pour la prise de décision et l'automatisation.
• Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement pour entraîner des systèmes autonomes.
• Déployer des agents autonomes pilotés par l'IA dans des environnements réels.

Les agents d'intelligence artificielle autonomes sont intégrés de manière rapide dans les processus décisionnels à travers différents secteurs tels que la défense, la santé, la finance et l'infrastructure. Alors que ces systèmes gagnent en indépendance et en autonomie, il y a un besoin urgent d'éthiques solides, de mécanismes de gouvernance et de surveillance réglementaire pour guider leur conception et déploiement.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant explorer les implications éthiques, sociétales et réglementaires du déploiement d'agents d'intelligence artificielle autonomes dans des environnements réels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Analyser les risques éthiques et les dilemmes moraux posés par les agents d'intelligence artificielle autonomes.
• Évaluer les cadres gouvernementaux et les modèles réglementaires pertinents pour le déploiement de l'IA à haut risque.
• Évaluer les mécanismes de responsabilité, d'explicabilité et de transparence dans les systèmes autonomes.
• Développer des stratégies pour aligner le comportement des agents d'intelligence artificielle avec les valeurs juridiques, éthiques et sociétales.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Études de cas et simulations de rôle.
• Analyse pratique des modèles de gouvernance et cadres éthiques.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser la session.

L'automatisation alimentée par l'IA combine la flexibilité des plateformes sans code avec l'intelligence des grands modèles de langage et des agents autonomes pour créer des systèmes scalables et intelligents.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir, construire et optimiser des pipelines d'automatisation améliorés par la prise de décision IA, l'orchestration et les capacités d'exécution autonome.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des workflows d'automatisation sans code améliorés par l'interprétation et les réponses IA.
• Utiliser la chaîne de prompts, les déclencheurs webhook et les API pour construire des flux logiques scalables.
• Créer des applications intelligentes qui connectent des services et interprètent les données de manière autonome.
• Comprendre, concevoir et déployer des agents IA capables de planifier et d'exécuter des actions orientées vers un objectif.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs AI de niveau intermédiaire, spécialistes de la sécurité et responsables conformité qui souhaitent concevoir et mettre en œuvre des agents IA sécurisés tout en traitant les préoccupations éthiques et la robustesse.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les risques de sécurité et les défis éthiques dans le développement des agents IA.
• Mettre en œuvre des principes de conception axés sur la sécurité pour les modèles AI.
• Appliquer des techniques de robustesse adversariales pour prévenir les attaques sur les agents IA.
• Assurer la conformité aux lignes directrices éthiques d'IA et aux normes réglementaires.

Agents Edge & Légers est un cours pratique axé sur le déploiement de charges de travail AI agentiques sur des appareils à ressources limitées. Les participants apprennent à construire, optimiser et gérer des agents légers capables de raisonnement et d'inférence locaux, améliorant ainsi la vitesse, la confidentialité et la fiabilité dans les environnements distribués. Le cours met l'accent sur l'optimisation des performances, le design à faible latence et l'intégration logiciel-hardware.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre et optimiser des systèmes agentiques sur appareil à l'aide de Python et de frameworks AI edge.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les défis de l'exécution d'IA agentique sur des appareils edge.
• Concevoir des boucles d'agents légères adaptées aux environnements à ressources limitées.
• Mettre en œuvre l'inférence locale avec TensorFlow Lite, PyTorch Mobile et ONNX.
• Intégrer les agents à des capteurs, actionneurs et plateformes IoT.
• Optimiser les performances, l'utilisation de l'énergie et la latence pour une opération en temps réel.

Format du Cours

• Conférence interactive et démonstrations pratiques.
• Développement pratique dans des environnements locaux ou émulés.
• Apprentissage basé sur des projets et exercices d'implémentation guidée.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs AI d'intermédiaire à avancé, chercheurs et ingénieurs multimédia souhaitant construire des agents IA capables de comprendre et générer du contenu multi-modal.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des agents IA qui traitent et intègrent des données textuelles, d'images et vocales.
• Mettre en œuvre des modèles multi-modaux tels que GPT-4 Vision et Whisper ASR.
• Optimiser les pipelines IA multi-modaux pour l'efficacité et la précision.
• Déployer des agents IA multi-modaux dans des applications du monde réel.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et concepteurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et construire des assistants personnels alimentés par l'intelligence artificielle pour divers cas d'utilisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux des assistants personnels alimentés par l'IA.
• Apprendre les bases de l'intégration des modèles de langage avec les assistants intelligents.
• Construire et personnaliser un assistant personnel à l'aide d'outils et de cadres d'IA.
• Déployer des assistants personnels pour des applications réelles dans différents secteurs.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs AI chevronnés, développeurs de logiciels d'entreprise et leaders d'affaires qui souhaitent personnaliser et déployer des agents IA basés sur LLM pour les applications d'entreprise.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des LLM open-source.
• Personnaliser et affiner les LLM pour les cas d'utilisation d'entreprise.
• Déployer des agents IA en utilisant LangChain et Hugging Face.
• Intégrer des agents alimentés par LLM dans les processus de travail de l'entreprise.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de robotique de haut niveau, chercheurs en IA et spécialistes de l'automatisation qui souhaitent développer des systèmes robotiques autonomes pilotés par l'IA pour des tâches complexes et la collaboration entre humains et IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle des agents IA dans la prise de décision robotique et l'automatisation.
• Mettre en œuvre une navigation pilotée par l'IA et l'évitement d'obstacles.
• Développer des systèmes robotiques collaboratifs entre humains et IA.
• Déployer des systèmes de perception et de contrôle pilotés par l'IA dans les robots.

Ce cours explore la conception, la coordination et la mise en œuvre de systèmes multi-agents (MAS) à l'aide de Python. Les participants apprendront à construire des agents capables de communiquer, collaborer et s'adapter pour atteindre des objectifs communs dans des environnements complexes et dynamiques.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé souhaitant concevoir et implémenter des systèmes multi-agents pour l'automatisation intelligente, la simulation et les applications de prise de décision.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les principes des systèmes multi-agents.
• Développer des agents capables de communiquer, coordonner et négocier.
• Implémenter des environnements distribués pour les interactions d'agents.
• Appliquer l'apprentissage par renforcement et la planification dans des contextes multi-agents.
• Simuler des comportements coopératifs et compétitifs d'agents.
• Concevoir des workflows hybrides combinant humains et agents intelligents.

Format du Cours

• Cours dirigés par un instructeur et démonstrations en direct.
• Exercices pratiques utilisant des frameworks d'agents open-source.
• Projet de groupe appliqué simulant un scénario multi-agent.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels financiers intermédiaires, aux analystes de risque et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer et déployer des solutions alimentées par l'IA pour l'automatisation financière et la détection de fraude.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'automatisation financière et la détection de fraudes.
• Construire des modèles d'IA pour détecter les transactions frauduleuses.
• Utiliser l'apprentissage automatique pour l'évaluation des risques en temps réel.
• Déployer des systèmes de surveillance financière alimentés par l'IA.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels du service client de niveau débutant à intermédiaire, aux développeurs de chatbots et aux équipes d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des solutions basées sur l'intelligence artificielle pour le support client et l'automatisation des services.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du service client alimenté par l'intelligence artificielle.
• Développer et intégrer des chatbots basés sur l'IA pour gérer les demandes des clients.
• Utiliser le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour améliorer les interactions des chatbots.
• Déployer des agents d'IA dans des applications de service client réelles.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de santé pilotées par l'intelligence artificielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans la santé et les diagnostics.
• Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
• Intégrer l'IA avec les dossiers de santé électroniques (EHR) et les flux de travail cliniques.
• Assurer la conformité aux réglementations en matière de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs IA de niveau débutant à intermédiaire et aux concepteurs UI/UX qui souhaitent apprendre à concevoir, optimiser et déployer des assistants virtuels pilotés par l'intelligence artificielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux de travail d'IA conversationnelle efficaces et des interfaces UI/UX.
• Mettre en œuvre des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pilotés par l'IA.
• Intégrer les assistants IA avec des API et des plateformes tierces.
• Déployer et maintenir des assistants IA pour des applications réelles.

Mistral AI est une puissante famille de modèles d'IA open-source et prêts pour l'entreprise, destinés aux applications linguistiques, multimodales et agences.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent construire, déployer et gérer des agents d'IA en utilisant les modèles Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral de Mistral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités de Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise et Devstral.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents d'IA en utilisant les modèles Mistral pour des cas d'utilisation à destination des entreprises et des développeurs.
• Intégrer des systèmes de codage, des connecteurs et des données d'entreprise dans les workflows des agents.
• Optimiser les performances, les coûts et la conformité pour les agents alimentés par Mistral.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Python est le langage central pilotant le développement et l'orchestration d'agents AI autonomes. Ce cours se concentre sur la mise en œuvre pratique à l'aide de SDK modernes et de frameworks tels que LangChain et AutoGen pour construire, connecter et gérer les flux de travail des agents.

Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs backend intermédiaires, aux ingénieurs plateforme et aux ingénieurs ML souhaitant mettre en œuvre et orchestrer des agents autonomes à l'aide d'outils Python et de APIs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer des environnements basés sur Python pour les systèmes agents.
• Utiliser des SDK d'agents populaires comme LangChain et AutoGen pour créer des agents fonctionnels.
• Intégrer des outils et des APIs pour étendre les capacités des agents.
• Orchestrer des flux de travail multi-agents et des schémas de communication.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le débogage, le test et la maintenance des bases de code agentic.

Format du Cours

• Cours interactif avec discussion.
• Exercices pratiques de programmation et démonstrations en direct.
• Projets pratiques pour construire des flux de travail d'agents de bout en bout.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter pour organiser un rendez-vous.

Google Antigravity est un environnement de développement agentique conçu pour créer des agents autonomes capables de planifier, raisonner, coder et agir grâce aux capacités multimodales de Gemini 3.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau avancé souhaitant concevoir, construire et déployer des agents autonomes à l'aide de Gemini 3 et de l'environnement Antigravity.

À la fin de cette formation, les participants seront prêts à :

• Construire des flux de travail autonomes qui utilisent Gemini 3 pour le raisonnement, la planification et l'exécution.
• Développer des agents dans Antigravity capables d'analyser des tâches, écrire du code et interagir avec des outils.
• Intégrer les agents pilotés par Gemini à des systèmes et API d'entreprise.
• Optimiser le comportement, la sécurité et la fiabilité des agents dans des environnements complexes.

Format du Cours

• Démonstrations d'experts combinées à des discussions interactives.
• Expérimentation pratique avec le développement d'agents autonomes.
• Mise en œuvre pratique utilisant Antigravity, Gemini 3 et les outils cloud associés.

Options de Personnalisation du Cours

• Si votre équipe requiert des comportements d'agents spécifiques à un domaine ou des intégrations personnalisées, veuillez nous contacter pour adapter le programme.

Ce cours enseigne des techniques pratiques d'ingénierie pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agents (autonomes) à l'aide de Python. Il couvre la boucle agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les modèles d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations en production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux développeurs IA et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre la boucle agent et les flux de travail de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Mettre en œuvre des architectures de mémoire à court et long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations multietapes et la composition d'agents.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Ateliers pratiques de construction d'agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets qui produisent des prototypes déployables.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de haut niveau qui souhaitent maîtriser les techniques de déploiement et de gestion des agents IA dans les environnements de production.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement IA scalables.
• Utiliser des outils comme Docker et Kubernetes pour containeriser et orchestrer les agents IA.
• Surveiller et optimiser les agents IA dans les environnements de production.
• Mettre en place des workflows CI/CD pour le déploiement des agents IA.
• Garantir la conformité aux exigences de sécurité et de gouvernance des données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés en IA qui souhaitent maîtriser les techniques d'apprentissage par renforcement et les mettre en œuvre pour former des agents IA à résoudre des problèmes complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et des Processus de Décision de Markov (MDP).
• Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes RL tels que Q-Learning, SARSA et Deep Q-Networks (DQN).
• Utiliser des frameworks comme OpenAI Gym et des bibliothèques RL pour des applications pratiques.
• Former des agents IA à résoudre des problèmes de prise de décision en plusieurs étapes dans le monde réel.
• Aborder les défis tels que le compromis exploration-exploitation et la convergence lors de l'entraînement RL.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA et aux spécialistes de l'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant intégrer des capacités agentic dans des applications alimentées par l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA agentic et de la prise de décision autonome.
• Implémenter des agents d'IA orientés vers les objectifs avec des techniques d'auto-optimisation.
• Intégrer la collaboration multi-agents pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer l'interaction IA-humain grâce à des expériences utilisateur adaptatives.
• Déployer des modèles d'IA agentic dans des applications du monde réel.

Google Antigravity est un environnement de développement centré sur l'agent conçu pour rationaliser les flux de travail d'ingénierie grâce à l'automatisation intelligente.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens débutants qui souhaitent explorer les fondamentaux d'Antigravity et comprendre comment les environnements de codage pilotés par des agents améliorent la productivité.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Google Antigravity.
• Naviguer et comprendre à la fois l'affichage de l'éditeur et celui du gestionnaire.
• Travailler efficacement avec les agents pour automatiser des tâches de développement simples.
• Utiliser Antigravity pour générer, affiner et gérer les fichiers de projet.

Format du Cours

• Explications de l'instructeur accompagnées de démonstrations en temps réel.
• Exercices guidés axés sur l'utilisation pratique des agents.
• Exploration pratique des principales fonctionnalités d'Antigravity dans un environnement de laboratoire contrôlé.

Options de Personnalisation du Cours

• Si vous avez besoin d'une version sur mesure de cette formation, veuillez nous contacter pour organiser un programme personnalisé.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les compétences nécessaires pour concevoir, construire et déployer des SMA qui résolvent des problèmes complexes dans le monde réel.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes des architectures de systèmes multi-agents.
• Mettre en œuvre des stratégies de communication, de coordination et de prise de décision dans les SMA.
• Appliquer la théorie des jeux pour modéliser les interactions entre agents et résoudre les conflits.
• Exploiter des frameworks comme JADE pour créer des solutions MAS évolutives.
• Relever des défis tels que l'extensibilité, la confiance et le comportement émergent dans les systèmes multi-agents.

Amazon Bedrock AgentCore fournit l'infrastructure pour concevoir, orchestrer et gérer des systèmes multi-agents, permettant la collaboration, la spécialisation et des modèles d'automatisation avancés entre plusieurs entités alimentées par l'intelligence artificielle.

Cette formation encadrée (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau avancé souhaitant concevoir, déployer et optimiser les systèmes multi-agents de la prochaine génération en utilisant les fonctionnalités d'orchestration et de gouvernance d'AgentCore.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et architectures des systèmes multi-agents.
• Concevoir des stratégies d'orchestration pour la collaboration des agents.
• Mettre en œuvre des protocoles de communication et de négociation entre les agents.
• Déployer des solutions multi-agents évoluées et prêtes à l'entreprise en utilisant AgentCore.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec les fonctionnalités d'orchestration d'AgentCore.
• Études de cas des applications multi-agents en entreprise.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent développer et optimiser des systèmes multi-agents en utilisant des frameworks d'IA Agente.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA Agente dans les environnements multi-agents.
• Développer des agents IA qui interagissent de manière autonome.
• Implémenter l'apprentissage par renforcement pour un comportement d'IA adaptatif.
• Optimiser la collaboration et la compétition multi-agents.
• Appliquer l'IA Agente en robotique, dans les jeux vidéo et dans l'automatisation d'entreprise.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes d'affaires de niveau intermédiaire, développeurs RPA et professionnels AI qui souhaitent exploiter le pouvoir des agents IA pour l'automatisation des processus métier.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle des agents IA dans l'automatisation des processus d'affaires.
• Identifier les opportunités d'automatisation dans les domaines clés du business.
• Développer des solutions pilotées par IA pour les flux de travail en soutien client, finance et chaîne d'approvisionnement.
• Intégrer des agents IA avec les outils RPA et systèmes d'affaires existants.
• Évaluer et optimiser les stratégies d'automatisation par IA pour une meilleure efficacité.

Google Antigravity est une plateforme permettant de créer des agents capables d'interagir avec des applications web, des environnements de navigateur et des workflows multi-surfaces.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent construire, automatiser et tester des workflows basés sur le navigateur à l'aide de Google Antigravity.

À la fin de la formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des agents qui interagissent avec des applications web dans une surface de navigateur.
• Automatiser des workflows bout-à-bout à travers différents contextes de navigateur.
• Valider et dépanner le comportement des agents dans des environnements pilotés par l'interface utilisateur.
• Mettre en œuvre des stratégies d'automatisation multi-surfaces à l'aide d'Antigravity.

Format du cours

• Instructions guidées soutenues par des démonstrations.
• Activités pratiques et exercices basés sur des scénarios.
• Mise en œuvre de workflows d'agents dans un environnement de laboratoire interactif.

Options de personnalisation du cours

• Pour des exigences de formation personnalisées, veuillez nous contacter pour adapter le cours à vos objectifs.

AgentCore simplifie le processus de création, d'amélioration et de surveillance des agents IA entièrement gérés en fournissant une suite unifiée de services conçue pour la déploiement à grande échelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux praticiens débutants à intermédiaires qui souhaitent acquérir une expérience pratique dans la création d'agents IA opérationnels avec AgentCore.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les capacités essentielles d'AgentCore pour le développement d'agents IA.
• Définir et configurer des agents IA simples à partir de services gérés.
• Intégrer des flux de travail pour améliorer la fonctionnalité des agents.
• Déployer et surveiller des agents IA dans les environnements de production.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec les services AgentCore.
• Exercices guidés, du concept à la mise en production des agents.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Mastra est un cadre qui fournit des outils structurés pour évaluer, déboguer et assurer la fiabilité des agents IA opérant dans des flux de travail complexes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent tester rigoureusement le comportement des agents, améliorer la fiabilité et mettre en place des processus d'évaluation mesurables.

À la fin de cette formation, les participants pourront avec confiance :

• Appliquer des techniques de débogage pour identifier et corriger les problèmes de comportement des agents.
• Évaluer les agents en utilisant des métriques structurées, des références et des scores de qualité.
• Mettre en œuvre des outils et des workflows qui suivent la fiabilité, le décalage (drift) et les hallucinations.
• Concevoir des stratégies de QA pour assurer un comportement d'agent constant et prévisible.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques de débogage et d'évaluation.
• Analyse en laboratoire des comportements d'agents à l'aide d'outils d'observabilité.

Options de Personnalisation du Cours

• Des scénarios de test de fiabilité personnalisés et des méthodes QA spécifiques à l'industrie peuvent être organisés sur demande.

Vertex AI Agent Builder est un environnement sans-code/à faible code pour créer des agents ancrés qui combinent des modèles génératifs avec la génération augmentée par recherche (RAG), permettant aux équipes de construire rapidement des agents utilisant des données d'entreprise et des recherches pour fournir des réponses précises et contextuelles.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir, configurer et déployer des agents intelligents à l'aide de Vertex AI Agent Builder et des modèles RAG.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des flux de travail d'agents ancrés à l'aide de l'Agent Builder.
• Mettre en œuvre des pipelines RAG avec des recherches et des magasins vectoriels.
• Intégrer des sources de données d'entreprise de manière sécurisée pour la récupération.
• Évaluer et itérer le comportement de l'agent à l'aide de tests et de métriques.

Format du cours

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Ateliers pratiques utilisant Vertex AI Agent Builder et les composants RAG.
• Exercices basés sur des projets pour construire et affiner les agents.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter pour organiser.

Mastra est un cadre qui soutient une intégration profonde entre les agents IA, les APIs, les applications d'entreprise et les systèmes de données externes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs intermédiaires qui souhaitent créer des intégrations fiables, sécurisées et évolutives entre les agents Mastra et l'écosystème d'entreprise plus large.

Une fois cette formation terminée, les participants seront prêts à :

• Mettre en œuvre des intégrations pilotées par API entre les agents Mastra et les services externes.
• Connecter les systèmes de données d'entreprise et les outils aux workflows automatisés des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière d'échange sécurisé de données et d'authentification.
• Concevoir des couches d'intégration qui soient évolutives, maintenables et prêtes pour la production.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques d'ingénierie d'intégration et d'API.
• Mise en œuvre en laboratoire vivant utilisant des scénarios d'entreprise réels.

Options de Personnalisation du Cours

• Des scénarios API personnalisés, des mappages de systèmes d'entreprise ou des ateliers d'intégration de données sont disponibles sur demande.

AgentCore fournit une persistance de la mémoire, un interpréteur de code sécurisé et un outil de navigateur qui permettent aux agents d'IA de fournir des expériences interactives, dynamiques et contextualisées.

Cette formation en ligne ou sur site, dirigée par un formateur (en direct), est destinée à des praticiens techniques intermédiaires ou avancés qui souhaitent concevoir et déployer des agents d'IA capables de retenir le contexte à long terme, de calculer en temps réel et d'interagir directement avec les interfaces web.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter AgentCore Memory pour des flux de travail contextuels et étatiques.
• Exploiter l'interpréteur de code sécurisé pour des calculs et transformations dynamiques.
• Intégrer l'outil de navigateur pour la récupération de données en temps réel et les interactions avec l'interface utilisateur.
• Concevoir des agents interactifs pour des cas d'utilisation tels que l'analyse, le support client et la recherche.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion et démonstration.
• Exercices pratiques en laboratoire avec AgentCore Memory et ses outils.
• Études de cas dans les domaines de l'analyse, de l'automatisation et du support client.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur, en ligne ou sur site à Richmond Hill, est destiné aux développeurs de jeux et aux amateurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent intégrer efficacement des agents d'IA dans leurs applications de jeu.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans les jeux modernes.
• Développer des systèmes de prise de décision en utilisant des arbres de décision et des machines à états finis.
• Mettre en œuvre des algorithmes de cheminfinding tels que A* pour la navigation in-game.
• Appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement pour créer des comportements d'IA adaptatifs.
• Optimiser les performances de l'IA pour les environnements de jeu en temps réel.

Les LLM et les cadres d'agents autonomes comme AutoGen et CrewAI redéfinissent la façon dont les équipes de DevOps automatisent des tâches telles que le suivi des modifications, la génération de tests et la tripartition des alertes en simulant une collaboration et un processus décisionnel humain.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs avancés qui souhaitent concevoir et mettre en œuvre des workflows d'automatisation de DevOps alimentés par des grands modèles de langage (LLM) et des systèmes multi-agents.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de:

• Intégrer des agents basés sur les LLM dans les workflows CI/CD pour une automatisation intelligente.
• Automatiser la génération de tests, l'analyse des commits et les résumés des modifications à l'aide d'agents.
• Coordonner plusieurs agents pour la tripartition des alertes, la génération de réponses et fournir des recommandations DevOps.
• Construire des workflows alimentés par des agents sécurisés et maintenables en utilisant des frameworks open source.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Bonsoir d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Antigravity est un cadre représentant des workflows de développement avancés pilotés par des agents.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant vérifier, valider et sécuriser les résultats produits par les agents IA fonctionnant dans des environnements pilotés par Antigravity.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Évaluer la précision et la sécurité des artefacts de code générés par les agents.
• Utiliser des techniques structurées pour vérifier les tâches exécutées par les agents.
• Analyser efficacement les enregistrements de navigateurs et tracer l'activité des agents.
• Appliquer des principes d'assurance qualité et de sécurité pour garantir la fiabilité des workflows des agents.

Format du Cours

• Briefings techniques guidés par l'instructeur et discussions.
• Exercices pratiques axés sur la vérification de workflows d'agents réels.
• Tests et validation pratiques dans un environnement de laboratoire contrôlé.

Options de Personnalisation du Cours

• L'adaptation des scénarios, workflows et exemples de tests est disponible sur demande.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent tirer parti de l'IA Agente pour la prise de décision dans des scénarios d'affaires et techniques complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de la prise de décision autonome dans l'IA.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents IA qui opèrent avec une intervention humaine minimale.
• Intégrer l'IA Agente dans les flux de travail d'automatisation et les systèmes d'affaires.
• Optimiser les processus de décision pilotés par l'IA pour la performance et la scalabilité.
• Assurer le respect des normes, de la sécurité et des considérations éthiques dans l'autonomie de l'IA.

Google Antigravity est un cadre avancé pour expérimenter avec des agents à longue durée de vie et des comportements interactifs émergents.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent concevoir, analyser et optimiser des agents capables de conserver des souvenirs, d'améliorer grâce aux retours et d'évoluer sur de longues périodes opérationnelles.

À l'issue de ce cours, les participants acquerront les compétences pour :

• Concevoir des structures de mémoire à long terme pour la persistance des agents.
• Mettre en œuvre des boucles de réaction efficaces pour façonner le comportement des agents.
• Évaluer les trajectoires d'apprentissage et le décalage des modèles.
• Intégrer des mécanismes de mémoire dans des écosystèmes complexes multi-agents.

Format du Cours

• Discussion dirigée par un expert accompagnée de démonstrations techniques.
• Exploration pratique à travers des défis de conception structurés.
• Application des concepts à des environnements d'agents simulés.

Options de Personnalisation du Cours

• Si votre organisation requiert un contenu sur mesure ou des exemples spécifiques à des cas, veuillez nous contacter pour personnaliser cette formation.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir la conception et le développement d'agents autonomes pour des applications pratiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des agents autonomes.
• Explorer les applications réelles des agents autonomes d'IA.
• Concevoir, former et mettre en œuvre des agents utilisant l'apprentissage par renforcement.
• Intégrer des agents dans des systèmes existants pour l'automatisation et la prise de décision.
• Aborder les considérations éthiques et les défis liés au déploiement d'agents autonomes.

AgentCore propose des fonctionnalités d'identité, de visibilité et de conformité intégrées qui permettent aux organisations de déployer des agents IA de manière responsable dans les environnements d'entreprise.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée à des praticiens avancés souhaitant concevoir et exploiter des systèmes d'agents IA sécurisés, auditables et conformes grâce à Amazon Bedrock AgentCore.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des modèles d’identité et de permissionnement pour les agents au sein de l'entreprise.
• Activer la visibilité grâce à un journalisation structurée, des métriques et du traçage.
• Appliquer des contrôles de conformité en adéquation avec les cadres réglementaires.
• Auditer l'activité des agents et maintenir des contrôles sécurisés au niveau de la session.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Ateliers pratiques avec les outils AWS de sécurité et de surveillance.
• Études de cas dans des environnements d'entreprise régulés.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Mastra est un cadre qui permet une automatisation de workflow sophistiquée et une coordination entre plusieurs agents IA fonctionnant au sein de systèmes distribués.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens intermédiaires qui souhaitent concevoir, orchestrer et opérer des workflows multi-agents à grande échelle.

En terminant cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Concevoir des workflows complexes en utilisant les capacités d'orchestration de Mastra.
• Coordonner plusieurs agents effectuant des tâches parallèles ou dépendantes.
• Implémenter des outils de surveillance et de débogage pour l'exécution des workflows.
• Optimiser la logique d'orchestration en termes de fiabilité, de débit et d'efficacité d'automatisation.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Exercices pratiques de conception et d'automatisation de workflows.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab conteneurisé.

Options de personnalisation du cours

• Des scénarios d'automatisation personnalisés, des intégrations d'entreprise ou des modèles de workflow peuvent être fournis sur demande.

L'AgentCore Runtime & Gateway est un couple de services AWS pour empaqueter, déployer et exposer en toute sécurité des agents IA avec des intégrations simplifiées aux systèmes externes.

Cette formation encadrée (en ligne ou sur site) s’adresse aux équipes d'ingénierie intermédiaires qui souhaitent passer des prototypes d'agents à la production en maîtrisant le AgentCore Runtime pour le déploiement et le Gateway pour une connectivité sécurisée et l'intégration API.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place des environnements AgentCore Runtime et empaqueter les agents pour le déploiement.
• Exposer les agents via Gateway avec des points d'accès authentifiés et limités par taux.
• Intégrer des outils externes et des API dans les flux de travail des agents en utilisant des contrats stables.
• Mettre en place la visibilité, le journalisation et le suivi de l'utilisation pour l'exploitation en production.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec des déploiements Runtime et des intégrations Gateway.
• Exercices pratiques axés sur la fiabilité, la sécurité et le déploiement.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Devstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage capables d'interagir avec des bases de code, des outils de développement et des API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML intermédiaires à avancés, aux équipes d'outils de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, implémenter et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
• Concevoir des workflows agentic pour l'exploration et la modification des bases de code.
• Intégrer les agents de codage avec des outils de développement et des API.
• Appliquer les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre comment fonctionnent les agents IA et construire leurs propres systèmes de chatbots interactifs.

À la fin de cette formation, les participants pourront :

• Comprendre les bases des agents IA et leurs applications.
• Explorer les principes du traitement automatique du langage naturel (TALN).
• Concevoir un flux conversationnel pour un chatbot.
• Développer un chatbot fonctionnel en utilisant Python et des outils connexes.
• Déployer le chatbot pour interagir avec des utilisateurs réels.

Mastra est un cadre opérationnel conçu pour rationaliser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion du cycle de vie des agents IA dans les environnements de production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui doivent opérationnaliser les agents IA de manière fiable et efficace dans les systèmes de production.

À la fin de cette formation, les participants seront équipés pour :

• Déployer des agents IA basés sur Mastra dans des environnements de production contrôlés.
• Mettre à l'échelle les agents horizontalement et verticalement en utilisant des primitives natives de la plateforme.
• Implémenter des pipelines d'observabilité pour suivre le comportement et les performances des agents.
• Optimiser les configurations de runtime pour réduire la latence, les coûts et les risques opérationnels.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques axés sur des scénarios de déploiement réels.
• Implémentation en laboratoire en direct à l'aide d'environnements conteneurisés et orchestrés.

Options de personnalisation du cours

• La personnalisation des sujets, des laboratoires pratiques ou des scénarios spécifiques à l'industrie est disponible sur demande.

Google Antigravity est une plateforme de développement axée sur les agents utilisée pour orchestrer, superviser et coordonner des flux de travail de codage et d'automatisation pilotés par l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir, gérer et optimiser des flux de travail multi-agents au sein de Google Antigravity.

À l'issue de cette formation, les participants acquerront les compétences pour :

• Configurer les responsabilités des agents et les pipelines d'orchestration dans l'interface Manager.
• Générer et interpréter les artefacts Antigravity, y compris les listes de tâches, les plans, les journaux et les enregistrements de navigateur.
• Mettre en œuvre des stratégies de vérification pour garantir que les actions des agents restent transparentes et audibles.
• Optimiser la collaboration multi-agents pour des tâches de développement et d'exploitation complexes.

Format du cours

• Présentations guidées et démonstrations pratiques.
• Exercices basés sur des scénarios axés sur les défis réels de flux de travail.
• Expérimentation pratique dans un espace de travail Antigravity en direct.

Options de personnalisation du cours

• Si vous avez besoin d'une version sur mesure de ce cours, veuillez nous contacter pour discuter des options de personnalisation.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre et créer des agents IA simples pour des applications réelles.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des agents IA.
• Identifier différents types d'agents IA et leurs applications.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents IA de base pour des tâches pratiques.
• Explorer les outils et les cadres pour construire des agents IA.

Antigravity est une plateforme de développement conçue pour créer des applications alimentées par l'IA et centrées sur l'agent.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs intermédiaires qui souhaitent créer des applications réelles en utilisant des agents autonomes IA dans l'environnement Antigravity.

Après avoir terminé cette formation, les participants seront équipés pour :

• Développer des applications qui reposent sur des agents autonomes et coordonnés.
• Utiliser l'IDE Antigravity, l'éditeur, le terminal et le navigateur pour un développement de bout en bout.
• Gérer les flux de travail multi-agents avec le Agent Manager.
• Intégrer les capacités des agents dans des systèmes logiciels de production de niveau professionnel.

Format du cours

• Présentations mixtes avec des démonstrations approfondies.
• Exercices pratiques et exercices guidés intensifs.
• Travail de mise en œuvre réelle dans l'environnement Antigravity live.

Options de personnalisation du cours

• Pour un contenu sur mesure aligné avec votre pile de développement, veuillez nous contacter pour organiser une version personnalisée de cette formation.

Amazon Bedrock AgentCore est un cadre prêt pour l'entreprise destiné à la création, au déploiement et à l'évolutivité d'agents IA avec une prise en charge intégrée de la mémoire, de l'observabilité et de la gestion sécurisée des identités.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et architectes de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, sécuriser et exploiter des systèmes d'agents IA à l'aide d'AWS Bedrock AgentCore.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les composants d'AgentCore.
• Déployer et gérer des agents IA avec Runtime et Gateway.
• Implémenter une mémoire persistante et des interactions étatiques.
• Appliquer des contrôles d'identité, d'observabilité et de conformité.
• Concevoir des systèmes multi-agents pour des workflows à l'échelle de l'entreprise.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Sessions pratiques AWS avec AgentCore.
• Exercices pratiques avec des scénarios de déploiement et de surveillance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

La construction de systèmes d'agents LLM avec AutoGen est un cours pratique axé sur le développement de systèmes multi-agents utilisant le cadre AutoGen de Microsoft pour les grands modèles linguistiques (LLMs).

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels intermédiaires en IA et en automatisation souhaitant concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des systèmes multi-agents avec AutoGen et LLMs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
• Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
• Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
• Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Bien des exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de logiciels intermédiaires et aux équipes d'ingénierie qui souhaitent construire des systèmes IA évolutifs et observables en utilisant Mastra.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de Mastra et comment elle s'intègre aux LLMs et aux API externes.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents IA et des workflows à l'aide de TypeScript.
• Utiliser les outils d'observabilité et de mémoire de Mastra pour surveiller et améliorer la performance des agents.
• Déployer des applications IA prêtes pour la production en utilisant les fonctionnalités du framework Mastra.

Ce workshop de 1 jour, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés d'IA, vous aidera à comprendre et à exploiter le pouvoir des systèmes d'IA agente en utilisant AutoGen v0.4.

Grâce à une combinaison d'exercices pratiques et de démonstrations concrètes, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par des Modèles de Langue Large (LLMs).

À la fin du cours, vous aurez acquis une solide compréhension de l'architecture en couches d'AutoGen, maîtrisé la communication asynchrone entre les agents et exploré des cas d'utilisation réels et les meilleures pratiques pour développer des applications LLM intelligentes et évolutives.