Camp d'entraînement pour maîtriser les agents IA : Créez des chatbots intelligents et des outils

Aperçu

L'intelligence artificielle transforme notre façon de travailler, d'automatiser des tâches et d'interagir avec la technologie. Ce cours est conçu pour aider les apprenants à créer des agents alimentés par l'IA, des bots d'automatisation, des assistants chat et des systèmes de gestion des tâches en utilisant des outils open-source sans dépendre d'API externes ou de services basés sur le cloud.

Que vous soyez un débutant explorant l'intelligence artificielle ou un développeur cherchant à intégrer l'IA dans des applications du monde réel, ce cours offre une approche pratique pour construire des solutions d'automatisation pilotées par l'IA.

Programme

• Introduction aux agents IA
Aperçu des agents IA et de leurs applications
Concepts clés : autonomie, interactivité et apprentissage
Configuration de l'environnement de développement
• Fondamentaux de l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, par renforcement
Algorithmes de base et leurs cas d'utilisation
Collecte et prétraitement des données
• Création de systèmes basés sur des règles
Conception et mise en œuvre de la logique basée sur des règles
Cas d'utilisation pour les agents IA basés sur des règles
Limitations et intégrations avec d'autres systèmes IA
• Notions essentielles de traitement du langage naturel (NLP)
Compréhension du NLP et de ses composants
Tokenisation, analyse syntaxique et compréhension sémantique
Construction de pipelines NLP de base
• Développement de chatbots IA
Conception de flux de conversation
Utilisation de bibliothèques NLP open source
Création et test d'un chatbot simple basé sur du texte
• IA pour l’automatisation des tâches
Identification des tâches adaptées à l'automatisation
Création de scripts d'automatisation de flux de travail
Intégration de l'IA avec des outils existants
• Apprentissage automatique dans les agents IA
Entraînement de modèles ML pour des tâches spécifiques
Incorporation de modèles ML dans les agents IA
Évaluation des performances des modèles et optimisation
• Architectures avancées d'agents IA
Conception et communication de systèmes multi-agents
Modèles hybrides combinant approches basées sur des règles et ML
Évolutivité et efficacité dans les systèmes IA
• Confidentialité et sécurité dans le développement de l'IA
Assurer la confidentialité des données et la conformité
Protocoles de communication sécurisés pour l'IA
Considérations éthiques dans les applications IA
• Études de cas et applications pratiques
Analyse des déploiements réussis d'agents IA
Leçons tirées des exemples industriels
Projet pratique : Concevoir un agent IA complet de l'idée à l'exécution
• Projet de synthèse
Développer un agent IA complètement fonctionnel répondant à un problème spécifique
Présentation et revue par les pairs
Itération basée sur les retours
• Clôture du cours
Résumé des principaux points d'apprentissage
Discussion sur les orientations futures de la technologie des agents IA
Ressources pour un apprentissage et un développement complémentaires

Enseigné par

Vivian Aranha

Sujets

Informatique