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Durée 14 heures (2 jours)
Plan du cours
Introduction à DeepSeek pour les agents IA
- Aperçu des modèles DeepSeek et de leurs applications en automatisation.
- Compréhension des agents IA et des systèmes autonomes.
- Principaux défis de l'autonomie pilotée par l'IA.
Intégration de DeepSeek avec les agents IA
- Utilisation de DeepSeek pour la prise de décision et le traitement du langage naturel.
- Connexion des modèles DeepSeek aux cadres de développement d'agents IA.
- Optimisation des performances de DeepSeek dans les systèmes autonomes.
Apprentissage par renforcement pour les systèmes autonomes
- Introduction aux concepts d'apprentissage par renforcement.
- Entraînement d'agents IA avec DeepSeek et apprentissage par renforcement.
- Ajustement fin des modèles d'IA pour un apprentissage continu.
Développement de la robotique et de l'automatisation pilotées par l'IA
- Utilisation de DeepSeek pour le contrôle robotique et l'automatisation.
- Simulation de l'autonomie pilotée par l'IA dans OpenAI Gym et Gazebo.
- Déploiement de 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.
- Gestion des biais et de 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 des agents IA
- Déploiement d'agents IA sur des plateformes cloud et des dispositifs périphériques.
- Mise à l'échelle de l'automatisation pilotée par l'IA pour des applications d'entreprise.
- Suivi et maintenance des systèmes d'IA autonomes.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la programmation en Python
- Compréhension des concepts d'apprentissage automatique
- Connaissance du déploiement et de l'optimisation des modèles d'IA
Cible
- Ingénieurs en IA
- Développeurs en robotique
- Spécialistes de l'automatisation
