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Agents IA pour Débutants - Un Cours

Generative AI For Beginners

11 Leçons pour tout apprendre et commencer à créer des Agents IA

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Si vous souhaitez ajouter d'autres langues, les langues prises en charge sont listées ici

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🌱 Pour Commencer

Ce cours comprend 11 leçons couvrant les bases de la création d'Agents IA. Chaque leçon aborde un sujet spécifique, alors commencez où vous voulez !

Ce cours est disponible en plusieurs langues. Consultez nos langues disponibles ici.

Si c'est votre première fois avec des modèles d'IA générative, découvrez notre cours Generative AI For Beginners, qui comprend 21 leçons sur la création avec GenAI.

N'oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt et de forker ce dépôt pour exécuter le code.

Rencontrez d'autres apprenants, obtenez des réponses à vos questions

Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'Agents IA, rejoignez notre canal Discord dédié dans la Communauté Azure AI Foundry Discord.

Ce dont vous avez besoin

Chaque leçon de ce cours comprend des exemples de code, disponibles dans le dossier code_samples. Vous pouvez forker ce dépôt pour créer votre propre copie.

Les exemples de code dans ces exercices utilisent Azure AI Foundry et les catalogues de modèles GitHub pour interagir avec les modèles de langage :

Ce cours utilise également les frameworks et services d'Agents IA suivants de Microsoft :

Pour plus d'informations sur l'exécution du code de ce cours, consultez la Configuration du Cours.

🙏 Vous voulez aider ?

Vous avez des suggestions ou avez trouvé des erreurs dans le code ou l'orthographe ? Soumettez un problème ou Créez une pull request.

📂 Chaque leçon comprend

  • Une leçon écrite dans le README et une courte vidéo
  • Des exemples de code Python prenant en charge Azure AI Foundry et Github Models (Gratuit)
  • Des liens vers des ressources supplémentaires pour continuer votre apprentissage

🗃️ Leçons

LeçonTexte & CodeVidéoApprentissage Supplémentaire
Introduction aux Agents IA et Cas d'UtilisationLienVidéoLien
Exploration des Frameworks AgentiquesLienVidéoLien
Comprendre les Modèles de Conception AgentiqueLienVidéoLien
Modèle de Conception d'Utilisation d'OutilsLienVidéoLien
Agentic RAGLienVidéoLien
Construire des Agents IA FiablesLienVidéoLien
Modèle de Conception de PlanificationLienVidéoLien
Modèle de Conception Multi-AgentLienVidéoLien
Modèle de Conception MétacognitionLienVidéoLien
Agents IA en ProductionLienVidéoLien
Utilisation des Protocoles Agentiques (MCP, A2A et NLWeb)LienVidéoLien
Ingénierie Contextuelle pour les Agents IAÀ venir - 3 septembre
Gestion de la mémoire agentiqueÀ venir - 10 septembre
Évaluation des agents IAÀ venir - 17 septembre
Création d'agents d'utilisation informatique (CUA)À venir - 24 septembre
Déploiement d'agents évolutifsÀ venir - 25 septembre
Création d'agents IA locauxÀ venir - 2 octobre
Sécurisation des agents IAÀ venir - 9 octobre

🎒 Autres cours

Notre équipe propose d'autres cours ! Découvrez :

🌟 Remerciements à la communauté

Merci à Shivam Goyal pour avoir contribué d'importants exemples de code démontrant Agentic RAG.

Contribution

Ce projet accueille les contributions et suggestions. La plupart des contributions nécessitent que vous acceptiez un Accord de Licence de Contributeur (CLA) déclarant que vous avez le droit, et que vous accordez effectivement, les droits nécessaires pour utiliser votre contribution. Pour plus de détails, visitez https://cla.opensource.microsoft.com.

Lorsque vous soumettez une pull request, un bot CLA déterminera automatiquement si vous devez fournir un CLA et annotera la PR en conséquence (par exemple, vérification de statut, commentaire). Suivez simplement les instructions fournies par le bot. Vous n'aurez à le faire qu'une seule fois pour tous les dépôts utilisant notre CLA.

Ce projet a adopté le Code de conduite Open Source de Microsoft. Pour plus d'informations, consultez la FAQ sur le Code de conduite ou contactez opencode@microsoft.com pour toute question ou commentaire supplémentaire.

Marques déposées

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Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle réalisée par un humain. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.