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

Aperçu

Êtes-vous prêt à exploiter la puissance du service Azure AI Agent pour créer des solutions intelligentes, évolutives et efficaces pilotées par l'IA ? Ce cours complet sur Udemy est conçu pour vous conduire des fondamentaux à la mise en œuvre avancée, vous permettant de développer des agents IA qui automatisent les tâches, améliorent la prise de décision et s'intègrent parfaitement aux workflows métiers.

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

Enseigné par

Kuljot Singh Bakshi

Sujets

Informatique