Agents IA Déverrouillés : L'Apprentissage Derrière des Systèmes Autonomes Plus Intelligents et Plus Rapides

Aperçu

Explorez les mécanismes d'apprentissage derrière les agents d'IA et comment ils permettent des systèmes plus intelligents, plus rapides et autonomes dans cette session complète.

Programme

• Introduction aux agents IA
Définition et caractéristiques
Évolution historique des agents IA
• Concepts fondamentaux de l'apprentissage en IA
Aperçu de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'apprentissage par renforcement
Paradigmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé
• Environnements des agents
Types d'environnements : statique vs dynamique, déterministe vs stochastique
Modèles d'interaction : systèmes à agent unique et multi-agents
• Mécanismes d'apprentissage dans les agents IA
Apprentissage par renforcement (RL)
Concepts clés : récompenses, politiques et fonctions de valeur
Q-learning, Deep Q-Learning, et gradients de politique
Apprentissage supervisé et non supervisé
Réseaux de neurones et arbres de décision
Techniques de regroupement et de réduction dimensionnelle
• Prise de décision dans les systèmes autonomes
Algorithmes de planification et de recherche
Prise de décision heuristique
• Adaptation et optimisation
Algorithmes évolutionnistes et programmation génétique
Apprentissage en ligne et apprentissage par transfert
• Études de cas sur les agents IA
Véhicules autonomes
Robotique et automatisation dans les applications industrielles
Assistants intelligents et agents conversationnels
• Défis et éthique dans les agents IA
Biais, équité et transparence
Considérations sur la confidentialité et la sécurité
• Tendances futures dans le développement des agents IA
Technologies et méthodologies émergentes
Le rôle de l'IA dans la transformation sociétale

Sujets

Informatique