AI Agent Fundamentals - French
Ce cours fondamental présente les agents IA et leur utilisation dans les applications d'entreprise sur Databricks, notamment la plateforme Mosaic AI et Agent Bricks. Les apprenants examineront ce que sont les agents IA, comment ils fonctionnent et comment ils imitent le raisonnement humain pour traiter des tâches complexes.
Le cours aborde des cas d'utilisation concrets d'agents et fournit une introduction de base à des sujets avancés tels que les workflows agentiques et les systèmes multi-agents. Il explore également comment Agent Bricks simplifie le développement d'agents prêts pour l'entreprise dans diverses applications, avec des démonstrations montrant comment créer et utiliser des agents sur Databricks.
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Ce contenu a été conçu pour les participants disposant des compétences, connaissances et aptitudes suivantes :
• Avoir suivi le cours « Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding) » ou posséder une expérience fondamentale équivalente avec la Databricks Platform.
- Les apprenants doivent être familiarisés avec les opérations de base du Databricks workspace, notamment la navigation dans l'interface utilisateur, la création de Notebooks et l'accès aux fonctionnalités courantes du workspace.
• Compréhension de base des fondamentaux de l'intelligence artificielle et du machine learning.
- Cela inclut une connaissance introductive des grands modèles de langage (LLM), de leurs capacités et de leurs cas d'usage courants.
• Familiarité de niveau débutant avec le prompt engineering et l'interaction en langage naturel avec les modèles d'IA.
- Les apprenants doivent avoir de l'expérience dans la rédaction de prompts simples et comprendre comment les modèles d'IA répondent aux entrées en langage naturel.
• Connaissance introductive des concepts Unity Catalog pour la gouvernance et la gestion des ressources.
- Les apprenants doivent savoir comment les données et les ressources d'IA sont organisées, sécurisées et gouvernées au sein de la Databricks Platform.
• Compréhension de base des concepts de traitement de documents et d'extraction d'information
- Cela inclut une familiarité avec les différents formats de fichiers, les types de données et la manière dont les données non structurées peuvent être traitées pour des applications d'IA en aval.
• Familiarité avec les approches de développement sans code (no-code) et low-code.
- Les apprenants doivent comprendre dans quels cas les outils no-code ou low-code sont appropriés pour créer et prototyper rapidement des solutions d'IA.
• Sensibilisation introductive aux concepts d'agents d'IA et aux Workflows.
- Les apprenants doivent comprendre la distinction entre les tâches de traitement de données structurées et non structurées, et comment les agents d'IA peuvent orchestrer des Workflows en plusieurs étapes.
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