Plan du cours

Introduction à Generative AI et Agentic AI

  • Qu'est-ce que Generative AI? Qu'est-ce que Agentic AI?
  • Comment ils diffèrent et se complètent
  • Cas d'utilisation et tendances dans différents secteurs

Architecture et Outils de Generative AI

  • Modèles Transformer : GPT, LLaMA, Claude et autres
  • Ajustement fin vs apprentissage en contexte
  • Outils : ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering pour le Contrôle et la Structure

  • Modèles de prompts pour l'écriture, le codage, la synthèse, etc.
  • Prompts avec peu d'exemples, sans exemple et chaîne de pensée
  • Utilisation de bibliothèques de prompts et outils de test

Comprendre Agentic AI

  • Définition et évolution de l'IA agente
  • Architectures : planification, mémoire, outils, réflexion sur soi-même
  • Cadres populaires : AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Développement et Déploiement d'Agents Autonomes

  • Paramétrage Goal et décomposition de tâches
  • Intégration d'outils et API (recherche, mémoire, code)
  • Coordination multi-agents et supervision humaine en boucle

Use Cases et Scénarios de Déploiement

  • Génération de contenu vs orchestration de tâches
  • Productivité d'entreprise, support client, extraction de données
  • Déploiement responsable et sécurisé

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
  • Expérience de travail avec des API ou des langages de script tels que Python
  • Familiarité avec l'ingénierie des prompts ou l'utilisation de grands modèles de langage

Public cible

  • Développeurs et ingénieurs en IA
  • Équipes d'innovation et de recherche-développement
  • Gestionnaires techniques de produits explorant les systèmes d'IA agissants
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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