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Débute 3 July 2025 19:40

Se termine 3 July 2025

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Concevoir et construire de puissants agents LLM - Valentina Alto

Libérez le potentiel des agents LLM : explorez leur conception, construction et évolution des systèmes à agent unique aux systèmes multi-agents. Obtenez des éclairages sur les flux de travail de GenAI et les composants clés des agents IA.
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Aperçu

Libérez le potentiel des agents LLM :

explorez leur conception, construction et évolution des systèmes à agent unique aux systèmes multi-agents. Obtenez des éclairages sur les flux de travail de GenAI et les composants clés des agents IA.

Programme

  • Introduction aux agents LLM
  • Définition et historique des agents LLM
    Aperçu des applications actuelles
    Les perspectives futures des agents LLM
  • Fondamentaux des agents IA
  • Concepts clés et terminologie
    Types d'agents IA
    Composants clés de l'architecture IA
  • Conception des agents LLM
  • Principes de conception efficace des agents LLM
    Considérations de conception centrée sur l'humain
    Lignes directrices et pratiques éthiques
  • Construction de systèmes à agent unique
  • Cadres et outils pour la construction des agents LLM
    Intégration de modèles de langage dans les applications
    Test et évaluation des systèmes à agent unique
  • Évolution vers les systèmes multi-agents
  • Avantages des approches multi-agents
    Coordination et communication entre agents
    Évolutivité et gestion des ressources
  • Flux de travail avancés GenAI
  • Automatisation du flux de travail dans les déploiements LLM
    Apprentissage continu et adaptation
    Stratégies de surveillance et de maintenance
  • Études de cas et applications pratiques
  • Applications réelles des agents LLM
    Leçons tirées des exemples industriels
    Tendances émergentes et innovations
  • Projet : Concevez et construisez votre propre agent LLM
  • Guide étape par étape
    Outils et ressources
    Session de présentation et de retour
  • Directions futures et opportunités de recherche
  • Questions de recherche ouvertes
    Collaborations interdisciplinaires potentielles
    Participation à la communauté IA et mise à jour sur les développements
  • Révision du cours et session de questions-réponses
  • Récapitulatif des apprentissages clés
    Répondre aux questions et aux retours des étudiants
    Certification et reconnaissance du cours

Sujets

Science des données