Construire des systèmes d'IA agentiques pour les développeurs

Aperçu

These hands-on courses equip developers and engineers with the technical skills to design, build, and deploy autonomous AI agents using frameworks to automate complex workflows and create intelligent, decision-making systems. Developers will work with multiple frameworks including AutoGen, LlamaIndex, and LangGraph while building real-world applications such as advanced chatbots and task automation systems.Learn implementation patterns and responsible AI principles.Evaluate and experiment with emerging agentic technologies.Implement multiagent AI systems using the AutoGen framework.Build and deploy autonomous AI agents with LlamaIndex.

Programme

• Introduction aux systèmes d'IA agentique
Aperçu des agents d'IA autonomes
Concepts clés de l'IA agentique
Applications pratiques et cas d'utilisation
• Vue d'ensemble des cadres d'agents
Introduction à AutoGen
Introduction à LlamaIndex
Introduction à LangGraph
• Conception d'agents d'IA autonomes
Architecture système pour les agents d'IA
Modèles de conception pour l'automatisation des flux de travail
Développer des capacités de prise de décision
• Travailler avec AutoGen
Configuration de l'environnement de développement
Mise en œuvre de systèmes d'IA multi-agents
Exercices pratiques avec AutoGen
• Travailler avec LlamaIndex
Intégration de LlamaIndex avec les systèmes d'IA
Création et déploiement d'agents autonomes
Automatisation des tâches avec LlamaIndex
• Travailler avec LangGraph
Conception de systèmes d'IA basés sur des graphes
Connexion de LangGraph avec d'autres cadres
Amélioration de l'intelligence système avec des approches basées sur des graphes
• Créer des chatbots avancés
Conception d'agents conversationnels intelligents
Mise en œuvre de la compréhension du langage naturel
Cas d'utilisation et exercices pratiques
• Systèmes d'automatisation des tâches
Conception de flux de travail d'automatisation robustes
Intégration d'agents d'IA dans les processus commerciaux
Études de cas et applications réelles
• Mise en œuvre d'une IA responsable
Principes de développement éthique de l'IA
Biais et équité dans les systèmes d'IA
Assurer la transparence et la responsabilité
• Évaluation des technologies agentiques émergentes
Exploration de nouveaux cadres et outils
Expérimentation avec des technologies agentiques de pointe
Tendances futures dans les systèmes d'IA autonomes
• Projet de cours
Planification et conception d'un agent d'IA réel
Développement, test et déploiement de l'agent
Présentation et discussion des résultats du projet
• Conclusion et prochaines étapes
Révision des concepts clés et compétences
Orientations pour un apprentissage et un développement supplémentaires
Opportunités dans le domaine des systèmes d'IA agentique

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Enseigné par

Kumaran Ponnambalam, Jose Luis Latorre, Harshit Tyagi and Ray Villalobos

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Matières

Computer Science