Formation Autonomous Decision-Making with Agentic AI

AutoGen est un framework open-source de Microsoft pour la construction d'applications multi-agents utilisant des LLM, des outils, une mémoire et des interactions utilisateur.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et architectes confirmés qui souhaitent concevoir et déployer des agents hautement personnalisés à l'aide des API basées sur Python, de la fonction d'appel et des chaînes d'outils modulaires de AutoGen.

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

• Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
• Construire des flux de travail dynamiques en utilisant l'appel avancé aux fonctions et le changement de contexte.
• Mettre en œuvre des modules de mémoire et des cadres de planification dans les équipes d'agents.
• Gérer les états d'erreur multi-agents et les mécanismes de redémarrage adaptatifs.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• 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 en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant intégrer Read AI avec des plateformes comme Slack, les systèmes CRM et Notion pour automatiser les flux de travail et améliorer l'efficacité de l'équipe.

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

• Connecter Read AI avec Slack, Salesforce, Notion et des outils similaires.
• Automatiser la diffusion des résumés de réunion et des points d'action sur différentes plateformes.
• Synchroniser les données Read AI avec les systèmes CRM et les tableaux de tâches.
• Dépanner les problèmes d'intégration et optimiser les configurations selon les besoins de l'équipe.

AutoGen pour l'Automatisation de l'IA en Entreprise est un cours pratique axé sur la mise en œuvre de systèmes d'agents intelligents et évolués pour automatiser des opérations d'affaires complexes à l'aide du cadre AutoGen.

Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent déployer des architectures multi-agents sur les plateformes et processus d'entreprise en utilisant le cadre AutoGen.

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

• Développer et automatiser des flux de travail entreprise à l'aide de AutoGen et d'agents LLM.
• Intégrer AutoGen avec LangChain pour une orchestration avancée et un traitement du contexte.
• Construire des pipelines RAG et connecter les données de l'entreprise pour une automatisation contextualisée.
• Connecter des agents à des plateformes d'entreprise comme Slack, Jira et SharePoint.
• Mettre à l'échelle et surveiller les déploiements de AutoGen dans des environnements de production.

Format du Cours

• Cours interactif et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de Personnalisation du Cours

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

Cette formation en direct avec formateur dans France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires du secteur des affaires et de l'intelligence artificielle qui souhaitent créer des agents d'affaires intelligents et spécifiques au domaine à l'aide de CrewAI.

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

• Comprendre l'architecture de CrewAI et sa pertinence dans les cas d'utilisation des affaires.
• Créer des agents orientés vers les affaires en utilisant des rôles, des outils et une mémoire.
• Construire des équipes d'agents qui collaborent pour exécuter des workflows d'affaires.
• Appliquer CrewAI dans des scénarios pratiques tels que la finance, le marketing et le support client.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

AutoGen Studio est un environnement visuel pour créer et gérer des flux de travail multi-agents basés sur LLM sans nécessiter de codage.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un instructeur s'adresse aux professionnels des affaires et de l'innovation débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser AutoGen Studio pour concevoir visuellement, tester et affiner les interactions d'agents pour l'automatisation interne ou le développement de produits améliorés par IA.

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

• Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
• Définir les rôles, les invitations et les objectifs des agents avec AutoGen Studio.
• Visualiser et gérer les flux de messages entre les agents.
• Incorporer la gestion des erreurs et le perfectionnement du contexte dans la logique d'agent.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif 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 cela.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent comprendre les capacités, les cas d'utilisation et les applications potentielles de Grok AI.

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

• Comprendre ce qu'est Grok AI et en quoi il diffère des autres chatbots.
• Explorer les principales caractéristiques et fonctionnalités de Grok AI.
• Interagir efficacement avec Grok AI pour un usage personnel et professionnel.
• Tirer parti de Grok AI pour la productivité, la créativité et la résolution de problèmes.
• Reconnaître les considérations éthiques et les limites des chatbots IA.

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 permettant d'évaluer les participants

• 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.

Cet atelier d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés d'IA, vous aidera à comprendre et à exploiter la puissance des systèmes d'IA agentiques en utilisant AutoGen v0.4. 

Grâce à un mélange d'exercices pratiques et de démonstrations concrètes, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs). 

À la fin de ce cours, vous acquerrez une solide base dans l'architecture en couches d'AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre les agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications évolutives et intelligentes basées sur les LLM.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Read AI pour capturer les résumés des réunions, extraire les insights clés et générer des points d'action avec un effort manuel minimal.

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

• Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
• Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier les points d'action.
• Interpréter les analyses d'engagement et de sentiment fournies par Read AI.
• Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration d'équipe.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent rationaliser la collaboration d'équipes à distance grâce à des flux de travail alimentés par l'intelligence artificielle et les analytics Read AI.

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

• Définir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
• Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
• Tirer parti des synthèses alimentées par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
• Suivre l'engagement et la responsabilisation de l'équipe grâce aux insights Read AI.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur dans France s'adresse aux professionnels avancés souhaitant concevoir des flux de travail d'agents sécurisés et conformes à l'aide de CrewAI dans les environnements d'entreprise.

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

• Définir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
• Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données au sein des systèmes autonomes.
• Intégrer la journalisation, la gouvernance et les mécanismes de conformité.
• Déployer et surveiller des systèmes basés sur CrewAI sécurisés dans des environnements de production.