Service Agent Azure AI (AI Foundry, SDK de Semantic Kernel)

Aperçu

Are you ready to harness the power of Azure AI Agent Service to build intelligent, scalable, and efficient AI-driven solutions? This comprehensive Udemy course is designed to take you from the fundamentals to advanced implementation, enabling you to develop AI agents that automate tasks, enhance decision-making, and integrate seamlessly into business workflows.

Programme

• Introduction au service d'agent IA Azure
Aperçu des capacités IA d'Azure
Comprendre AI Foundry et le SDK Kernel Sémantique
Importance des solutions basées sur l'IA dans les affaires
• Fondamentaux des agents IA
Définition et types d'agents IA
Composants clés d'un agent IA
Cas d'utilisation et applications industrielles
• Configuration de l'environnement Azure
Création d'un compte Azure
Navigation sur le portail Azure
Services et outils principaux de l'IA Azure
• Introduction à AI Foundry
Caractéristiques et fonctionnalités d'AI Foundry
Configuration d'AI Foundry pour une première utilisation
Intégrations et extensions clés
• Notions de base du SDK Kernel Sémantique
Aperçu du SDK Kernel Sémantique
Configuration de l'environnement SDK
Classes et méthodes principales
• Conception de workflows d'agents IA
Identification des tâches pour l'automatisation
Structuration des workflows pour l'efficacité
Conception des processus de prise de décision
• Développement d'agents IA avec le SDK Kernel Sémantique
Écriture de scripts et implémentations basiques
Utilisation des classes et méthodes du SDK
Débogage et test des agents IA
• Techniques avancées d'agents IA
Mise en œuvre de modèles de prise de décision complexes
Intégration de l'apprentissage automatique
Amélioration de l'intelligence et de l'adaptabilité de l'agent
• Intégration des agents IA dans les workflows d'entreprise
Cartographie des workflows IA aux processus d'affaires
Assurer une intégration et une communication fluides
Surveillance et optimisation des performances des agents IA
• Considérations de scalabilité et d'efficacité
Meilleures pratiques pour des solutions IA évolutives
Assurer des performances élevées et une faible latence
Sécurité et conformité dans les systèmes IA
• Études de cas et applications concrètes
Analyse des implémentations d'agents IA réussies
Leçons tirées des cas d'utilisation industriels
Tendances futures dans le développement d'agents IA
• Projet de fin d'études
Concevoir et mettre en œuvre une solution complète d'agent IA
Présenter et évaluer les résultats du projet
Rétroaction et itération sur les solutions IA
• Conclusion du cours et prochaines étapes
Révision des concepts et compétences clés
Opportunités pour un apprentissage et un développement continus
Parcours professionnels dans les services d'agents IA

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Enseigné par

Kuljot Singh Bakshi

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Matières

Computer Science