Développement d'Agents d'IA Autonomes : Frontend AG-UI, Agents ADK et Communications A2A, MCP

Àpd 45 Fr /h

Introduction : Maîtrisez le Dev d'Agents IA de A à Z
Ce cours intensif vous plonge au cœur du développement d'Agents d'Intelligence Artificielle modernes, autonomes et communicants. Vous apprendrez à construire des systèmes d'agents sophistiqués capables de coopérer, d'utiliser des outils externes et d'interagir via des interfaces utilisateur dédiées. C'est la formation idéale pour passer du simple script d'IA à l'architecture complète d'agents intelligents.

Ce que vous allez apprendre :
Frontend Agent (AG-UI) : Créez une interface utilisateur dynamique et intuitive spécifiquement conçue pour interagir avec et visualiser l'état de vos agents d'IA.

Architecture des Agents (ADK) : Maîtrisez l'Agent Development Kit (ADK) pour structurer, programmer et déployer vos agents, en leur conférant des capacités d'autonomie et de prise de décision.

Communication Agent-à-Agent (A2A) : Implémentez des protocoles de communication sécurisés et efficaces pour permettre à vos agents de collaborer, de partager des informations et de former des équipes intelligentes.

Consommation d'Outils (MCP) : Apprenez à connecter vos agents au Multi-Capability Platform (MCP) pour qu'ils puissent interagir avec des outils, des services et des API externes, étendant ainsi leurs capacités au-delà de leur code interne.

À qui s'adresse ce cours ?
Développeurs et ingénieurs logiciels souhaitant se spécialiser dans les architectures d'agents d'IA.

Architectes IA cherchant à comprendre et à mettre en œuvre des systèmes multi-agents complexes.

Toute personne passionnée par l'IA et désireuse de construire des applications d'agents autonomes.

Prérequis :
Connaissance de base de Python (recommandé).

OPTIONNEL (Adaptation) : Si vous êtes débutant en Python, le cours sera adapté pour inclure les bases du langage à travers la mise en œuvre pratique des concepts de l'ADK. Vous apprendrez Python en construisant vos premiers agents !

Format du Cours :
Le cours combine théorie essentielle et pratique intensive avec des exercices et un projet final de construction d'un système d'agents complet.

Lieu

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Cours au domicile de l'élève :

Autour de Montréal, 10, Canada

En ligne depuis le Canada

Présentation

Je suis d'abord un professionnel en technologie de l'information, spécialiste Oracle et Google Cloud avec 25 ans d'expérience en programmation (Java, node et Python). J'ai travaillé en Suisse, France et maintenant Canada. Je suis un passionné de l'informatique depuis mes 15 ans, et j'ai 48 ans. Marié et papa d'une fille.
J'aime transmettre ma passion.
Aujourd'hui je m'occupe d'un département spécialisé en gestion de la donnée au sein d'une société informatique internationale, cela couvre l'ingénierie de la donnée et l'intelligence artificielle avec le Machine Learning (Python).

Education

Diplôme universitaire en Informatique industrielle, obtenu en 1993 à Lyon, complété par une année universitaire en réseau telecom à l'université de Nice en 1994.

Expérience / Qualifications

Oracle : 25 ans, certifié architecte professionnel sur le Cloud Oracle
Machine Learning : 3 ans
Java : 20 ans
Python : 6 ans
Node : 8 ans

Age

Adolescents (13-17 ans)

Adultes (18-64 ans)

Seniors (65+ ans)

Niveau du Cours

Débutant

Intermédiaire

Avancé

Durée

60 minutes

Enseigné en

français

anglais

Compétences

Python

Commentaires

Disponibilité semaine type

(GMT -04:00)

New York

Cours par webcam

Cours à domicile

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WebCraft 101 : Forgez Votre Voie dans le Monde de la Programmation Web

35 Fr /h

Vous êtes prêt à plonger dans l'univers passionnant de la création d'applications web modernes, même si vous n'avez jamais entendu parler de JSON, de requêtes HTTP ou de toute cette terminologie apparemment cryptique ? Alors, vous êtes au bon endroit ! Notre cours est spécialement conçu pour les débutants, et vous serez guidé pas à pas à travers le passionnant monde de la programmation web.

Imaginez créer votre propre application web, qu'il s'agisse d'un projet personnel ou d'une idée révolutionnaire que vous souhaitez partager avec le monde entier. Vous découvrirez le "Frontend", où la magie visuelle opère, et le "Backend", le cerveau de l'application qui assure que tout fonctionne comme prévu. Nous vous expliquerons les bases de données, ces boîtes magiques qui stockent les informations, et vous montrerons comment les faire interagir avec votre application.

Vous serez également initié à l'art de créer une infrastructure solide pour héberger votre application sur Internet, permettant aux utilisateurs de la rejoindre depuis n'importe où, à tout moment. Et n'ayez crainte, nous vous apprendrons tout sur les requêtes HTTPS, ces canaux de communication sécurisés, et sur les load balancers, qui garantissent une expérience utilisateur fluide.

Préparez-vous à un voyage captivant dans le monde de la programmation web, même en partant de zéro. Rejoignez-nous pour maîtriser les compétences essentielles qui vous permettront de donner vie à vos idées sur le web moderne. 💡🌐🚀

Cours de soutient ou d'initiation sur la programmation

32 Fr /h

Je développe depuis l'âge de mes 15 ans, et le code a toujours été au coeur de ma carrière. Au départ le Java était mon langage de prédilection. Maintenant j'utilise Python et Nodejs. J'ai développé un produit complet qui a été vendu à des entreprises afin d'offrir du Single Sign-On (SSO) à un produit Oracle en supportant OpenID, SAML et Kerberos. J'ai développé en Node.js.

Adam

4.81

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Apprendre à programmer, ce n'est pas seulement écrire du code. C'est apprendre à analyser un problème, construire un raisonnement et développer des solutions efficaces.

Depuis plus de 35 ans, j'accompagne des étudiants d'université, d'écoles d'ingénieurs et des adultes en reconversion dans l'apprentissage de l'informatique et de la programmation.

Que vous débutiez ou que vous prépariez un examen, un projet universitaire ou un entretien technique, je m'adapte à votre niveau et à vos objectifs.

Domaines enseignés
Python
Java
SQL et bases de données
Algorithmique
Structures de données
Programmation orientée objet (POO)
Conception et débogage de programmes
Ce que nous travaillons ensemble
Comprendre les concepts fondamentaux plutôt que mémoriser du code.
Développer une méthode de résolution de problèmes.
Corriger et améliorer vos programmes.
Préparer les travaux pratiques, les projets et les examens.
Acquérir de bonnes pratiques de programmation utilisées dans les études supérieures et en entreprise.
Une pédagogie fondée sur la pratique

Chaque séance alterne explications, démonstrations et exercices. Nous écrivons, testons et corrigeons le code ensemble afin que vous compreniez non seulement comment programmer, mais surtout pourquoi une solution fonctionne.

Lorsque cela est utile, je vous montre également comment utiliser de manière réfléchie les outils d'assistance à la programmation, y compris les assistants basés sur l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de laisser l'IA programmer à votre place, mais de vous apprendre à vérifier, comprendre et améliorer les solutions qu'elle propose.

Déroulement des séances

Séance de 60 minutes

Idéale pour résoudre un problème précis, comprendre une notion difficile ou corriger un programme.

Séance de 90 minutes

Recommandée pour un projet universitaire, une remise à niveau complète ou la préparation d'un examen.

Mon engagement

Mon objectif est que vous deveniez progressivement autonome. À la fin de chaque séance, vous devez être capable de comprendre votre code, d'expliquer vos choix et de poursuivre votre travail avec davantage de confiance.

Je serai heureux de vous accompagner dans votre progression, quel que soit votre niveau de départ.

Amin

4.81

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Êtes-vous étudiant, ingénieur ou professionnel ayant besoin d'utiliser concrètement des données, et non pas seulement d'en apprendre la théorie ?
Ce cours est construit autour de problèmes et de codes réels. Nous laissons de côté les formules théoriques et passons directement à l'application des statistiques et de la science des données comme le font les professionnels : avec Python (pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib) et R (RStudio).
Ce que nous proposons, adapté à votre niveau et à vos objectifs :
- Statistiques descriptives et inférentielles (celles qui comptent vraiment)
- Nettoyage, exploration et visualisation des données
- Régression, classification et introduction à l'apprentissage automatique
- Principes de base des séries temporelles et des prévisions
- R pour l'analyse statistique et la recherche académique

À qui s'adresse ce programme :
- Étudiants universitaires en statistiques, en économie, en ingénierie ou en biologie
- Les professionnels souhaitant se spécialiser dans l'analyse de données ou la science des données
- Les chercheurs qui doivent traiter et présenter correctement les données

J'utilise Python et R professionnellement en tant qu'ingénieur en activité — tout ce que j'enseigne provient d'applications réelles, et non de simples exercices théoriques.

Lucas

4.81

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Ce cours a pour objectif de fournir une base solide des concepts et techniques de programmation, en utilisant des langages de programmation populaires tels que C, C++ ou Python. Ce cours convient aux personnes qui débutent en programmation ou qui possèdent déjà quelques connaissances de base et souhaitent améliorer leurs compétences. Que vous souhaitiez devenir développeur de logiciels, vous lancer dans l'analyse de données ou simplement apprendre à coder, ce cours vous fournira les connaissances essentielles et les compétences pratiques nécessaires pour réussir.

Python est un essai

Vous souhaitez apprendre à programmer mais vous ne savez pas par où commencer ? "Maîtrisez les Bases de Python – Cours Débutant pour Apprendre à Programmer Facilement" est le choix parfait pour vous ! Python est l'un des langages de programmation les plus populaires et accessibles. Que vous soyez étudiant, en reconversion professionnelle ou simplement curieux de découvrir le monde du codage, ce cours vous fournira toutes les notions de base nécessaires pour débuter en toute confiance.

Pourquoi apprendre Python ?
Facilité d'apprentissage : Python est reconnu pour sa syntaxe simple et claire, ce qui en fait le langage idéal pour les débutants.
Polyvalence : Utilisé dans de nombreux domaines (développement web, intelligence artificielle, data science, automatisation), Python vous ouvre de nombreuses opportunités professionnelles.
Communauté active : Une grande communauté d'utilisateurs vous permet de trouver facilement de l'aide et des ressources en ligne.

Ce que vous allez apprendre :
Ce cours aborde toutes les notions fondamentales nécessaires pour maîtriser Python :

Introduction à Python : Installation de l'environnement de développement et exploration de l'interface.
Syntaxe et Variables : Apprendre les règles de base de Python, ainsi que la déclaration et l'utilisation des variables.
Types de données : Manipuler les nombres, les chaînes de caractères, les listes, les tuples et les dictionnaires.
Opérateurs et Expressions : Réaliser des calculs, comparer des valeurs et combiner des conditions logiques.
Conditions et Boucles : Utiliser les structures de contrôle (if, else, for, while) pour créer des programmes interactifs.
Fonctions : Définir, appeler et organiser votre code à l'aide de fonctions réutilisables.
Gestion des erreurs : Comprendre les exceptions et apprendre à les gérer pour rendre vos programmes plus fiables.
Entrées et sorties : Interagir avec l'utilisateur et lire/écrire des fichiers pour stocker des données.
Introduction à la programmation orientée objet (POO) : Découvrir les bases de la POO à travers des exemples simples.

Méthodologie et approche pédagogique :
Pas à pas et pratique intensive : Chaque notion est expliquée de manière progressive, avec des exemples concrets pour faciliter la compréhension des concepts. Vous mettrez immédiatement en pratique ce que vous apprenez grâce à des exercices pratiques et des mini-projets motivants.
Cours interactifs en ligne : Les cours se déroulent en ligne, utilisant l'audio et le partage d'écran pour garantir une communication fluide et un apprentissage interactif.
Apprentissage par projet : Vous développerez de petits programmes tout au long du cours, ce qui vous permettra de voir concrètement les résultats de vos efforts.
Suivi personnalisé : Nous adaptons le rythme et le contenu en fonction de votre niveau et de vos besoins spécifiques. Vous bénéficierez d'un accompagnement sur mesure pour progresser efficacement.
Pour qui ?
Ce cours s'adresse à :

Les débutants qui n'ont jamais programmé auparavant et souhaitent apprendre à coder facilement.
Les étudiants en informatique ou dans des filières scientifiques désireux de maîtriser Python pour leurs études.
Les professionnels en reconversion qui souhaitent acquérir une compétence recherchée sur le marché du travail.
Les passionnés de technologie curieux de découvrir le monde de la programmation.

Pourquoi choisir ce cours ?
Un accompagnement sur mesure : Chaque élève est unique. Nous personnalisons nos cours en fonction de votre niveau et de vos objectifs pour vous aider à progresser efficacement.
Un enseignant expérimenté : Le cours est dirigé par un ingénieur informaticien passionné par l'enseignement et expert en Python.
Des résultats rapides : Grâce à une méthodologie adaptée et un suivi régulier, vous serez en mesure d'écrire vos propres programmes en un temps record.
Comment ça marche ?
Évaluation initiale : Un bilan personnalisé pour déterminer vos objectifs et votre niveau de départ.
Cours en ligne interactifs : Apprenez depuis chez vous avec des explications en direct, des démonstrations et des exercices pratiques.
Suivi personnalisé : Recevez des retours réguliers sur vos progrès et des conseils pour vous améliorer continuellement.
Inscrivez-vous dès maintenant !
Ne laissez plus la programmation vous sembler difficile. Rejoignez-nous pour maîtriser les bases de Python et apprendre à coder facilement. Lancez-vous dans l'aventure du développement informatique avec confiance et plaisir !

Ammar

4.81

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A — SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER

1 — FONDAMENTAUX DE PYTHON
• Variables, types de données, opérateurs, structures conditionnelles, boucles, fonctions, modules, fichiers, exceptions et programmation orientée objet
• Listes, tuples, dictionnaires, ensembles, compréhensions, débogage et rédaction d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2 — PROGRAMMATION, ALGORITHMES ET FONDEMENTS DE L’INFORMATIQUE
• Raisonnement algorithmique, décomposition de problèmes, pseudocode, organigrammes, programmation procédurale, programmation orientée objet, récursivité et conception modulaire des programmes
• Structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, dictionnaires/tables de hachage, ensembles, arbres, graphes, ainsi que leur utilisation appropriée
• Recherche, tri, parcours, efficacité algorithmique, complexité computationnelle, notation Big-O, débogage, tests, organisation du code et stratégies de résolution de problèmes
• Exercices pratiques de programmation allant des problèmes pour débutants aux défis algorithmiques et computationnels de niveau universitaire

3 — PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour l’importation, le nettoyage, la transformation, le filtrage, le regroupement, la restructuration et la fusion des données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et de l’interprétation graphique

4 — FONDEMENTS MATHÉMATIQUES
• Algèbre linéaire, vecteurs, matrices, dérivées, optimisation, probabilités et statistiques
• Fonctions de perte, gradients, mesures de distance, régularisation, vraisemblance et complexité des modèles
• Les concepts mathématiques sont expliqués en fonction du niveau de l’apprenant et des exigences propres aux algorithmes étudiés

5 — APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateurs naïfs bayésiens
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

6 — APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimension, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs dans les données
• Sélection de la méthode, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats en l’absence de catégories prédéfinies

7 — ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude, précision, rappel, spécificité, score F1, ROC–AUC, matrices de confusion, MAE, MSE, RMSE et R2
• Sous-apprentissage, surapprentissage, compromis biais-variance, déséquilibre des classes, ingénierie des variables, sélection des variables, mise à l’échelle et régularisation

8 — APPRENTISSAGE PROFOND
• Fondements des réseaux de neurones, fonctions d’activation, propagation avant, rétropropagation et descente de gradient
• Perceptrons multicouches, réseaux de neurones convolutionnels, réseaux de neurones récurrents et fondements des Transformers
• TensorFlow, Keras ou PyTorch selon le projet de l’apprenant et son environnement de travail

9 — APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, embeddings, analyse des sentiments et fondements des modèles de langage
• Vision par ordinateur, classification d’images, principes fondamentaux de la détection d’objets et prétraitement des images
• Systèmes de recommandation, prévision, détection d’anomalies, automatisation intelligente et applications d’aide à la décision

10 — IA GÉNÉRATIVE ET GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
• Architecture Transformer, tokens, embeddings, mécanismes d’attention, ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération d’information (RAG) et évaluation des modèles
• Utilisation d’API d’intelligence artificielle, de bases de données vectorielles, de systèmes de recherche documentaire et de workflows structurés intégrant l’IA lorsque cela est pertinent
• Fiabilité, hallucinations, biais, confidentialité, utilisation responsable et validation humaine appropriée

11 — OUTILS ET BIBLIOTHÈQUES
• Python, NumPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, SciPy, Statsmodels, TensorFlow, Keras et PyTorch
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, Git, GitHub, SQL, Excel et Power BI lorsque cela est utile au projet
• D’autres bibliothèques peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

12 — PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, l’interprétation et la présentation des résultats
• Travaux universitaires, mémoires, thèses, projets de recherche, projets de portfolio, entretiens techniques et applications professionnelles
• Revue de code, débogage, documentation, reproductibilité, comparaison des modèles et communication des résultats

B — ACCOMPAGNEMENT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER

Le Machine Learning et l’intelligence artificielle deviennent beaucoup plus accessibles lorsque les mathématiques, les algorithmes, le code Python, les données et les applications concrètes sont clairement reliés entre eux.

Mes cours vous aident à aller bien au-delà de la simple reproduction de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement un problème, préparer les données, sélectionner un algorithme approprié, comprendre son fonctionnement, entraîner et évaluer le modèle, diagnostiquer les erreurs, améliorer ses performances et interpréter les résultats de manière rigoureuse et responsable.

Chaque cours est personnalisé en fonction de votre niveau actuel, de votre formation mathématique, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de vos travaux universitaires, de votre projet de recherche, de votre préparation à un entretien ou de votre objectif professionnel. Nous commençons par identifier vos connaissances existantes, votre environnement logiciel, les résultats attendus ainsi que vos principales difficultés conceptuelles ou techniques. Nous établissons ensuite un plan d’apprentissage structuré.

La première séance comprend un échange sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en accompagnement, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification personnalisée et l’organisation des séances futures, ainsi qu’une courte leçon d’essai permettant de déterminer l’approche pédagogique la plus efficace.

Une séance type peut comprendre une explication conceptuelle, le développement de l’intuition mathématique, du codage en direct, une mise en œuvre guidée, l’évaluation des modèles, la résolution de problèmes techniques ainsi qu’une synthèse concise des prochaines étapes.

Vous pouvez travailler à partir de votre propre jeu de données, d’un devoir universitaire, d’un projet de recherche ou d’un problème professionnel, à condition que les informations confidentielles soient traitées de manière appropriée. Je peux également fournir des exemples structurés et des jeux de données adaptés à votre niveau.

Mon objectif n’est pas simplement de vous aider à exécuter un algorithme. Il est de vous permettre de comprendre pourquoi cet algorithme est approprié, comment il apprend à partir des données, comment l’évaluer correctement, pourquoi il peut échouer et comment construire une solution fiable, interprétable et scientifiquement rigoureuse.

Python est un essai

Garantie Le-Bon-Prof

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