Formation DeepSeek for Advanced AI Agents and Autonomous Systems
DeepSeek est un puissant modèle d'IA qui peut être intégré dans des agents autonomes pour la prise de décision avancée, l'apprentissage par renforcement et le déploiement dans le monde réel.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en IA de niveau avancé, aux développeurs en robotique et aux spécialistes de l'automatisation qui souhaitent tirer parti de DeepSeek pour créer des agents d'IA intelligents et des systèmes autonomes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les capacités des modèles d'IA DeepSeek.
- Intégrer DeepSeek dans des agents d'IA pour la prise de décision et l'automatisation.
- Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement pour la formation de systèmes autonomes.
- Déployer des agents autonomes pilotés par l'IA dans des environnements réels.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à DeepSeek pour AI Agents
- Vue d'ensemble des modèles DeepSeek et de leurs applications en automatisation.
- Comprendre les agents d'IA et les systèmes autonomes.
- Principaux défis en matière d'autonomie pilotée par l'IA.
Intégration de DeepSeek dans AI Agents
- Utiliser DeepSeek pour la prise de décision et le traitement du langage naturel.
- Connecter les modèles DeepSeek aux cadres d'agents d'IA.
- Optimiser la performance DeepSeek dans les systèmes autonomes.
Reinforcement Learning pour les systèmes autonomes
- Introduction aux concepts d'apprentissage par renforcement.
- Formation d'agents d'IA avec DeepSeek et l'apprentissage par renforcement.
- Affiner les modèles d'IA pour un apprentissage continu.
Développement de Robotics et d'automatisation alimentés par l'IA
- Utilisation de DeepSeek pour le contrôle robotique et l'automatisation.
- Simuler l'autonomie pilotée par l'IA dans OpenAI Gym et Gazebo.
- Déployer des systèmes autonomes dans des applications réelles.
Considérations éthiques et de sécurité dans l'autonomie de l'IA
- Garantir un comportement éthique de l'IA dans les agents autonomes.
- Gérer la partialité et l'équité dans la prise de décision pilotée par l'IA.
- Cadres réglementaires pour les systèmes d'IA autonomes.
Déploiement et mise à l'échelle AI Agents
- Déployer des agents d'IA sur des plateformes en nuage et des dispositifs périphériques.
- Mise à l'échelle de l'automatisation pilotée par l'IA pour les applications d'entreprise.
- Surveillance et maintenance des systèmes d'IA autonomes.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la programmation Python.
- Compréhension des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec le déploiement et l'optimisation de modèles d'IA
Audience
- Ingénieurs en IA
- Développeurs Robotics
- Spécialistes de l'automatisation
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Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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Options de personnalisation du cours
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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
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- Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
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- 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.
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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.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
- Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier des points d'action.
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- Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration en équipe.
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7 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux professionnels intermédiaires souhaitant rationaliser la collaboration entre équipes à distance grâce à des workflows alimentés par l'IA et les analyses de Read AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir 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.
- Utiliser des résumés alimentés par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
- Suivre l'engagement et la responsabilité de l'équipe grâce aux analyses de Read AI.
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14 HeuresCette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant créer des flux de travail d'agents sécurisés et conformes en utilisant CrewAI dans les environnements d’entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
- Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données dans les 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.