Présentation du Projet Hugging Face AI Agents Course

Aperçu du Projet

Hugging Face AI Agents Course est un cours en ligne gratuit conçu pour aider les apprenants à passer du statut de débutant à celui d'expert en agents d'IA. Développé par l'équipe Hugging Face, ce cours est un projet open source actif, continuellement amélioré grâce aux commentaires de la communauté.

Caractéristiques Principales

🎯 Objectifs d'Apprentissage

• Théorie et Pratique Équilibrées : Apprendre la théorie, la conception et la pratique des agents d'IA.
• Maîtrise des Bibliothèques et Outils : Apprendre à utiliser des bibliothèques d'agents d'IA établies telles que smolagents, LlamaIndex et LangGraph.
• Partage Communautaire : Partager vos agents sur Hugging Face Hub et explorer les agents créés par la communauté.
• Défis et Compétitions : Participer à des défis pour comparer votre agent avec ceux d'autres étudiants.
• Obtention de Certification : Obtenir un certificat de réussite en complétant les devoirs.

📚 Structure du Cours

Unités Principales

Chapitre	Thème	Description
0	Intégration	Configuration des outils et de la plateforme
1	Fondamentaux des Agents	Explication des outils, de la pensée, de l'action, de l'observation et de leur format ; explication des LLMs, des messages, des jetons spéciaux et des modèles de conversation ; démonstration de cas d'utilisation simples avec des fonctions Python comme outils
2	Frameworks	Comprendre l'implémentation des concepts fondamentaux dans les bibliothèques populaires : smolagents, LangGraph, LLamaIndex
3	Cas d'Utilisation	Construire des cas d'utilisation réels
4	Devoir Final	Construire un agent pour un benchmark sélectionné et prouver votre compréhension des agents dans un classement étudiant

Unités Bonus

• Unité Bonus 1 : Fine-tuning d'un LLM pour l'appel de fonctions
• Unité Bonus 2 : Observabilité et Évaluation des Agents
• Unité Bonus 3 : Agents dans les Jeux avec Pokemon

🛠️ Exigences Techniques

Prérequis

• Connaissances de base en Python
• Connaissances de base des LLMs (un chapitre de révision est inclus dans le cours)

Outils Nécessaires

• Un ordinateur avec une connexion internet
• Un compte Hugging Face (inscription gratuite)

📋 Méthode d'Apprentissage

Composition du Cours

• Unités Fondamentales : Apprendre la théorie des concepts d'agents
• Exercices Pratiques : Apprendre à utiliser des bibliothèques d'agents d'IA établies pour entraîner vos agents dans des environnements uniques. Ces sections pratiques seront des Hugging Face Spaces avec un environnement préconfiguré.
• Devoirs de Cas d'Utilisation : Appliquer les concepts appris pour résoudre des problèmes réels
• Défis : Faire concourir votre agent avec d'autres agents, avec un classement pour comparer les performances des agents

Rythme d'Apprentissage Suggéré

• Chaque chapitre est conçu pour être complété en 1 semaine
• Environ 3-4 heures de temps d'étude par semaine
• Date limite de certification : 1er juillet 2025

🏆 Système de Certification

Types de Certification

1. Certification de Base : Obtenue en complétant l'Unité 1
2. Certification de Réussite : Nécessite la complétion de l'Unité 1, d'un devoir de cas d'utilisation et du défi final

Exigences de Certification

• Entièrement gratuit
• Tous les devoirs doivent être complétés avant le 1er juillet 2025

👥 Équipe du Cours

Instructeurs Principaux

• Joffrey Thomas : Ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, construisant et déployant des agents d'IA en production
• Ben Burtenshaw : Ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, expérience de la diffusion de cours sur plusieurs plateformes
• Thomas Simonini : Ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, créateur des cours Deep RL et ML for games
• Sergio Paniego : Ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face, a contribué au contenu de plusieurs unités

🌟 Caractéristiques du Projet

Piloté par la Communauté Open Source

• Projet open source sur GitHub, les contributions sont les bienvenues
• Support et discussions de la communauté Discord
• Amélioration continue basée sur les commentaires

Axé sur la Pratique

• Environnements Hugging Face Spaces préconfigurés
• Cas d'utilisation réels
• Classement des performances des agents

Apprentissage Interactif

• Quiz et devoirs
• Groupes d'étude communautaires
• Sessions en direct et contenu interactif

📊 Pile Technologique

Principaux Frameworks et Bibliothèques

# Principales bibliothèques d'agents d'IA utilisées
- smolagents
- LangGraph
- LlamaIndex

Support de la Plateforme

• Hugging Face Hub
• Hugging Face Spaces
• Collaboration GitHub
• Communauté Discord

🎮 Contenu Spécial

Jeu d'Agents Pokemon

Dans l'unité bonus 3, les apprenants peuvent construire des agents pour mener des combats Pokemon, un projet pratique amusant.

Agents de Niveau Production

Le cours enseigne non seulement la théorie, mais comprend également l'observabilité et l'évaluation des agents, préparant ainsi à un environnement de production.

Résumé

Hugging Face AI Agents Course est une plateforme d'apprentissage complète et axée sur la pratique pour les agents d'IA, combinant l'apprentissage théorique, les exercices pratiques, l'interaction communautaire et un système de certification. C'est un projet actif qui évolue avec vos commentaires et contributions. Le cours convient aux apprenants ayant des bases en Python, et offre des avantages aux développeurs d'agents d'IA de niveau débutant à expert.