Prêt à dépasser les systèmes d'IA réactifs pour passer à des agents autonomes qui pensent, planifient et exécutent des tâches complexes de manière indépendante ? La plupart des mises en œuvre de l'IA restent limitées à de simples interactions de type question-réponse, passant à côté du potentiel de transformation des travailleurs d'IA véritablement autonomes qui peuvent raisonner, collaborer et résoudre des problèmes sans guidage humain constant.
Ce cours avancé vous transforme en architecte IA autonome qui construit des agents intelligents qui fonctionnent comme des membres de l'équipe numérique. Vous maîtriserez le cycle de vie complet du développement d'agents en utilisant des frameworks de pointe tels que CrewAI, mettrez en œuvre une intégration d'outils sophistiquée qui permet aux agents d'interagir avec des systèmes du monde réel et concevrez une orchestration multi-agents où des agents spécialisés collaborent pour résoudre des problèmes complexes. Grâce à un développement pratique intensif, vous créerez des agents d'assistance à la clientèle dotés de capacités de raisonnement avancées, mettrez en œuvre des cadres de sécurité des agents pour le déploiement en production, et construirez des systèmes de coordination qui gèrent de multiples agents autonomes travaillant ensemble. Ce cours est conçu pour les ingénieurs IA/ML qui construisent des systèmes autonomes, les architectes logiciels qui conçoivent des cadres basés sur des agents et les ingénieurs de production qui cherchent à mettre en œuvre une automatisation intelligente. Il s'adresse également aux leaders techniques qui explorent le potentiel de l'IA agentique pour créer des solutions évolutives et sensibles au contexte. Que vous travailliez sur des systèmes d'agents de niveau entreprise ou que vous soyez le pionnier de nouveaux flux de travail intelligents, ce cours fournit une base pratique et solide. Les participants doivent avoir une base solide dans les concepts de l'IA générative, l'ingénierie de la requête, et les techniques de génération augmentée de la récupération (RAG). Une bonne maîtrise de la programmation Python est essentielle, ainsi qu'une familiarité avec les concepts IA/ML courants et le travail avec les API. Les apprenants doivent également posséder une solide compréhension des principes de programmation orientée objet et des systèmes distribués pour s'engager efficacement dans le contenu technique avancé du cours. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de construire des agents IA autonomes en utilisant le cadre CrewAI avec des outils intégrés et une logique de prise de décision. Ils mettront en œuvre des systèmes multi-agents avancés avec des protocoles de coordination et la gestion des tâches déléguées, déploieront des agents de support client qui s'intègrent aux bases de connaissances et gèrent les escalades, et appliqueront des stratégies de sécurité des agents et des protocoles de test pour assurer un déploiement robuste et prêt pour la production. En outre, les apprenants acquerront une expérience pratique grâce à des projets réels qui renforcent la conception architecturale, les flux de coordination et l'évaluation du comportement des agents dans des environnements complexes.
