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★ 4.7(3)⏱ 2 h 30 min📚 25 leçons
Agents et workflows IA : Créez des automatisations intelligentes avec Python
Apprenez à concevoir, programmer et déployer des agents d'IA autonomes et des flux de travail automatisés à l'aide de Python pour résoudre des tâches réelles et rationaliser des opérations complexes.
💬Instructeur IA Posez une question sur n'importe quelle leçon et obtenez une réponse claire à tout moment.
🕐Commencez quand vous voulez Sans horaires ni délais : apprenez à votre rythme, quand vous voulez.
🌐En français Leçons, exercices et certificat : tout entièrement dans votre langue.
À propos de ce cours
L’intelligence artificielle évolue, passant de simples interfaces de chat à des systèmes autonomes capables de penser, de planifier et d’exécuter des tâches.Comprendre comment construire ces flux de travail agentiques est la clé pour débloquer la prochaine génération d’automatisation logicielle.
Ce cours basé sur du texte vous guide à travers les concepts de base des agents d'IA et des flux de travail structurés, en passant par les mots à la mode de l'industrie pour vous concentrer sur la mise en œuvre pratique et programmatique.Vous passerez de la rédaction d'invites de base au développement de systèmes multi-agents sophistiqués qui peuvent gérer la mémoire, interagir avec des outils externes et auto-évaluer leurs sorties.
Ce que vous apprendrez:
- Comprendre les différences fondamentales entre les flux de travail linéaires de l'IA et les systèmes agentiques autonomes.
- Créez des architectures multi-agents qui partagent des données, délèguent des tâches spécialisées et collaborent pour résoudre des problèmes complexes.
- Mettre en œuvre des systèmes de mémoire à court et à long terme pour aider vos agents à maintenir le contexte des interactions.
- Intégrez des API et des outils externes, permettant à vos agents d'interagir avec des services tiers et des données du monde réel.
- Appliquer des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) et des sorties JSON structurées pour assurer des résultats fiables et de haute qualité.
- Configurer des points de contrôle humains pour examiner et guider en toute sécurité les processus de prise de décision autonome.
Vous commencerez par explorer les concepts fondamentaux de l'IA et les mécanismes des API avant de construire progressivement des flux de travail de plus en plus complexes, culminant dans des systèmes multi-agents entièrement autonomes.Grâce à des explications écrites claires et à des extraits de code Python pratiques, vous acquerrez une compréhension conceptuelle approfondie de la conception agentique.
Ce cours est conçu pour les débutants désireux d'explorer l'ingénierie de l'IA, ne nécessitant qu'une connaissance de base de Python et aucune expérience préalable avec l'apprentissage automatique ou les API d'IA.
Commencez à lire dès aujourd'hui pour commencer à créer vos propres applications d'IA intelligentes et autonomes.
Ce que vous recevez
📜Certificat de fin Ajoutez-le à votre profil LinkedIn
💬Tuteur AI personnel Bloqué sur une leçon ? Pose n'importe quelle question à ton tuteur intégré, à tout moment.
♾️Accès à vie Revenez quand vous voulez, sans expiration
📱Téléphone ou ordinateur Fonctionne partout, sur tout appareil
💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 30 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Agents et workflows IA : Créez des automatisations intelligentes avec Python
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Agents et workflows IA : Créez des automatisations intelligentes avec Python
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié