Plan du cours

Introduction à DeepSeek pour AI Agents

  • Vue d'ensemble des modèles DeepSeek et de leurs applications en automatisation.
  • Comprendre les agents d'IA et les systèmes autonomes.
  • Principaux défis en matière d'autonomie pilotée par l'IA.

Intégration de DeepSeek dans AI Agents

  • Utiliser DeepSeek pour la prise de décision et le traitement du langage naturel.
  • Connecter les modèles DeepSeek aux cadres d'agents d'IA.
  • Optimiser la performance DeepSeek dans les systèmes autonomes.

Reinforcement Learning pour les systèmes autonomes

  • Introduction aux concepts d'apprentissage par renforcement.
  • Formation d'agents d'IA avec DeepSeek et l'apprentissage par renforcement.
  • Affiner les modèles d'IA pour un apprentissage continu.

Développement de Robotics et d'automatisation alimentés par l'IA

  • Utilisation de DeepSeek pour le contrôle robotique et l'automatisation.
  • Simuler l'autonomie pilotée par l'IA dans OpenAI Gym et Gazebo.
  • Déployer des systèmes autonomes dans des applications réelles.

Considérations éthiques et de sécurité dans l'autonomie de l'IA

  • Garantir un comportement éthique de l'IA dans les agents autonomes.
  • Gérer la partialité et l'équité dans la prise de décision pilotée par l'IA.
  • Cadres réglementaires pour les systèmes d'IA autonomes.

Déploiement et mise à l'échelle AI Agents

  • Déployer des agents d'IA sur des plateformes en nuage et des dispositifs périphériques.
  • Mise à l'échelle de l'automatisation pilotée par l'IA pour les applications d'entreprise.
  • Surveillance et maintenance des systèmes d'IA autonomes.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Maîtrise de la programmation Python.
  • Compréhension des concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec le déploiement et l'optimisation de modèles d'IA

Audience

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs Robotics
  • Spécialistes de l'automatisation
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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