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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
Nos clients témoignent (3)
Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
Traduction automatique
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
Traduction automatique