Construire des charges de travail d'IA agentique - Cours intensif

Aperçu

Master agentic AI systems through hands-on Python development, exploring LLM-powered agents, architectural patterns, memory systems, and evaluation methods for dynamic task execution.

Programme

• Introduction aux systèmes d'IA agents
Définition et vue d'ensemble de l'IA agentique
Cas d'utilisation clés et applications
• Configuration de votre environnement de développement Python
Installation des bibliothèques et outils nécessaires
Vue d'ensemble des packages Python pour le développement de l'IA
• Comprendre les grands modèles linguistiques (LLM)
Vue d'ensemble des LLM et de leur rôle dans l'IA agentique
Implémentation des LLM en utilisant des bibliothèques populaires (par exemple, Hugging Face, OpenAI)
• Conception d'architectures d'IA agents
Introduction aux schémas architecturaux pour les agents IA
Conception modulaire et interaction des composants
• Développement d'agents alimentés par LLM
Construction et intégration d'agents basés sur LLM
Compréhension contextuelle et traitement du langage naturel
• Systèmes de mémoire dans les agents IA
Différents types de mémoire (court terme, long terme)
Implémentation des architectures de mémoire
• Exécution et gestion dynamiques des tâches
Techniques pour la prise de décision dynamique
Gestion de tâches multiples simultanées
• Méthodes d'évaluation pour les agents IA
Conception de métriques pour la performance des agents
Test et itération des systèmes agentiques
• Sessions de développement pratiques
Exemples guidés et exercices de codage
Construction et déploiement d'un système complet d'IA agentique
• Tendances futures dans l'IA agentique
Prédictions et directions de recherche
Considérations éthiques et de sécurité dans les systèmes d'IA agentiques

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Matières

Artificial Intelligence