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Plan du cours

Introduction à l'IA agentique

  • Définition de l'IA agentique et sa relation avec les systèmes IA traditionnels
  • Aperçu des architectures basées sur le raisonnement, la mémoire et les objectifs
  • Cas d'utilisation clés et applications sectorielles

Concepts fondamentaux et modèles de conception

  • La boucle agentique : perception, raisonnement et action
  • Systèmes mono-agent vs multi-agents
  • Interaction avec l'environnement et invocation d'outils

Fondements de l'ingénierie des invites

  • Conception d'invites efficaces pour le raisonnement et la décomposition des tâches
  • Utilisation d'exemples, de contraintes et de rôles pour un meilleur contrôle
  • Débogage et itération systématique des invites

Construction de flux de travail agentiques simples

  • Mise en œuvre d'une boucle agentique en Python
  • Intégration avec des API et des outils simples
  • Gestion de l'état et de la mémoire de l'agent

Conception responsable et pratiques de sécurité

  • Considérations éthiques et utilisation responsable des agents
  • Biais, transparence et responsabilité dans les systèmes IA
  • Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu

Projet pratique : Conception d'un agent responsable

  • Définition du périmètre du problème et des objectifs
  • Développement de l'invite et de la logique de contrôle
  • Tests, raffinements et évaluation du comportement de l'agent

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec la syntaxe et le script de Python
  • Expérience du travail avec des données ou des applications basées sur des API

Public cible

  • Scientifiques des données novices dans le développement de l'IA agentique
  • Ingénieurs en ML juniors explorant les architectures d'agents appliquées
  • Managers technologiques souhaitant comprendre la conception des agents et les principes de sécurité
 14 Heures

Nombre de participants


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