Plan du cours
Introduction aux systèmes d'IA agente
- Définition de l'IA agente et de ses capacités
- Principales différences entre l'IA basée sur des règles et l'IA autonome
- Cas d'utilisation et applications industrielles
Architecture des systèmes d'IA agente
- Cadres et outils pour construire de l'IA autonome
- Conception d'agents IA avec des capacités guidées par des objectifs
- Implémentation de la mémoire, de la prise en compte du contexte et de l'adaptabilité
Développement d'agents IA avec Python et des API
- Construction d'agents IA à l'aide des API OpenAI et DeepSeek
- Intégration de modèles d'IA avec des sources de données externes
- Gestion des réponses d'API et amélioration des interactions d'agents
Optimisation de la collaboration multi-agent
- Conception d'agents IA pour des tâches coopératives et compétitives
- Gestion de la communication entre agents et délégation des tâches
- Évolutivité des systèmes multi-agent pour des applications réelles
Amélioration de la prise de décision dans l'IA agente
- Apprentissage par renforcement et agents IA s'améliorant eux-mêmes
- Planification, raisonnement et exécution d'objectifs à long terme
- Équilibre entre l'automatisation et la supervision humaine
Sécurité, éthique et conformité dans l'IA agente
- Aborder les biais et assurer un déploiement responsable de l'IA
- Mesures de sécurité pour la prise de décision pilotée par l'IA
- Considérations réglementaires pour les systèmes d'IA autonome
Tendances futures dans l'IA agente
- Progrès de l'autonomie de l'IA et des systèmes d'apprentissage automatisé
- Élargissement des capacités des agents IA avec l'apprentissage multimodal
- Préparation pour la prochaine génération d'IA autonome
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec l'intégration de modèles d'IA basés sur des API
Public cible
- Ingénieurs en IA développant des systèmes d'IA autonomes
- Chercheurs en ML explorant les cadres d'IA multi-agent
- Développeurs mettant en œuvre l'automatisation alimentée par l'IA
Nos clients témoignent (3)
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
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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
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exercices pratiques
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI in Multi-Agent Systems
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