Devenez Champion Agentblazer 2026

Aperçu

Explore core AI concepts and build a basic agent for key tasks.

Programme

• Introduction aux concepts d'IA
Aperçu de l'intelligence artificielle
Histoire et évolution de l'IA
Terminologie et concepts clés de l'IA
• Compréhension des agents intelligents
Définition et caractéristiques des agents
Types d'agents et leurs environnements
Rationalité et mesure de performance
• Techniques de résolution de problèmes
Formulation de problèmes et stratégies de recherche
Algorithmes de recherche non informée (BFS, DFS)
Stratégies de recherche informée et heuristiques
Recherche adversaire et agents de jeu
• Représentation des connaissances et raisonnement
Agents logiques et logique propositionnelle
Logique du premier ordre et techniques d'inférence
Systèmes basés sur la connaissance et ontologies
• Bases de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage non supervisé : clustering et réduction de dimensionnalité
Principes de l'apprentissage par renforcement
• Développement d'un agent d'IA
Définition des environnements de tâche des agents
Conception de l'architecture d'un agent
Implémentation de fonctionnalités de base d'un agent en code
• Études de cas pratiques et applications
Applications réelles des agents d'IA
Considérations éthiques et biais dans l'IA
• Projet pratique : Construisez votre Agentblazer
Exigences et objectifs du projet
Guide étape par étape pour développer un agent
Test et évaluation de votre agent
• Conclusion et perspectives futures de l'IA
Tendances actuelles et innovations dans l'IA
Défis et opportunités futurs pour les agents d'IA
Ressources pour un apprentissage continu de l'IA
• Conclusion du cours et évaluation finale
Révision des concepts clés et compétences acquises
Présentation du projet final et revue par les pairs
Retour d'expérience et prochaines étapes dans l'apprentissage de l'IA

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Matières

Business