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Développer un réseau d'agents d'IA avec Python

Le Pitch
PrésentationAvec les LLM (Large Language Models), une nouvelle technologieémerge  :la mise en réseau de plusieurs agents afin de résoudre des tâches plus complexes qu’un agent seul ne pourrait pas accomplir efficacement. Ces réseaux d'agents LLM peuventêtre composés d'agents conversationnels, orientés tâches, créatifs ou collaboratifs, qui interagissent entre eux.Les applications potentielles sont nombreuses  :industrie, commerceélectronique, support client automatisé, finance, jeux vidéo, assistants personnels, logistique, gestion de données, véhicules autonomes, santé, etc. Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner la montée en puissance des intelligences artificielles collaboratives et de proposer une approche structurée, technique et accessible pour concevoir des applications intelligentes reposant sur des réseaux d’agents autonomes. Il apporteraà tous les professionnels concernés  :les clés pour comprendre, structurer et implémenter des systèmes multi-agents intelligents;une vision claire des enjeux techniques et architecturaux des IA distribuées.À travers :uneprogression pédagogique claire: des fondements de l’IA aux architectures logicielles distribuées ;une approche pratique et orientée développement, avecdes exemples concrets, des mini-implémentations et des outils open source ;unemise en perspective stratégique: choix des modèles, dimensionnement, sécurité, souveraineté technologique.,SommaireLes fondements des reseaux d'agents. Les fondements des reseaux d'agents.  Analyser les capacités de raisonnement des LLM. Implémenter des agents agissants avec les LLM. Structurer les réseaux d’agents intelligents. Sécuriser l’accès et l’usage des données. Concevoir l'architecture logicielle. Déployer et superviser les réseaux d’agents. Les outils open source pour dévelloper. Appliquer les réseaux d’agentsà des cas concrets.  Afficher moins Afficher plus

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26,90 €
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PrésentationAvec les LLM (Large Language Models), une nouvelle technologieémerge  :la mise en réseau de plusieurs agents afin de résoudre des tâches plus complexes qu’un agent seul ne pourrait pas accomplir efficacement. Ces réseaux d'agents LLM peuventêtre composés d'agents conversationnels, orientés tâches, créatifs ou collaboratifs, qui interagissent entre eux.Les applications potentielles sont nombreuses  :industrie, commerceélectronique, support client automatisé, finance, jeux vidéo, assistants personnels, logistique, gestion de données, véhicules autonomes, santé, etc. Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner la montée en puissance des intelligences artificielles collaboratives et de proposer une approche structurée, technique et accessible pour concevoir des applications intelligentes reposant sur des réseaux d’agents autonomes. Il apporteraà tous les professionnels concernés  :les clés pour comprendre, structurer et implémenter des systèmes multi-agents intelligents;une vision claire des enjeux techniques et architecturaux des IA distribuées.À travers :uneprogression pédagogique claire: des fondements de l’IA aux architectures logicielles distribuées ;une approche pratique et orientée développement, avecdes exemples concrets, des mini-implémentations et des outils open source ;unemise en perspective stratégique: choix des modèles, dimensionnement, sécurité, souveraineté technologique.,SommaireLes fondements des reseaux d'agents. Les fondements des reseaux d'agents.  Analyser les capacités de raisonnement des LLM. Implémenter des agents agissants avec les LLM. Structurer les réseaux d’agents intelligents. Sécuriser l’accès et l’usage des données. Concevoir l'architecture logicielle. Déployer et superviser les réseaux d’agents. Les outils open source pour dévelloper. Appliquer les réseaux d’agentsà des cas concrets.  Afficher moins Afficher plus

Détails du livre

Titre complet
Développer un réseau d'agents d'IA avec Python: Créer des applications intelligentes grâce à un réseau d'IA collaboratives
Editeur
Pages
224
Taille
17 x 24 x 1.3 cm
Poids
384
ISBN-13
9782100889488

Auteur

Livré entre : 23 octobre - 28 octobre
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