Translated by GoogleSee original

Development of Autonomous AI Agents: AG-UI Frontend, ADK Agents and A2A Communications, MCP

From 41 £ /h

Introduction: Master AI Agent Development from A to Z
This intensive course immerses you in the heart of developing modern, autonomous, and communicative Artificial Intelligence Agents. You will learn to build sophisticated agent systems capable of cooperating, using external tools, and interacting via dedicated user interfaces. It's the ideal training to progress from simple AI scripting to the complete architecture of intelligent agents.

What you will learn:
Frontend Agent (AG-UI): Create a dynamic and intuitive user interface specifically designed to interact with and view the status of your AI agents.

Agent Architecture (ADK): Master the Agent Development Kit (ADK) to structure, program and deploy your agents, giving them autonomy and decision-making capabilities.

Agent-to-Agent (A2A) Communication: Implement secure and efficient communication protocols to enable your agents to collaborate, share information, and form intelligent teams.

Tool Consumption (MCP): Learn how to connect your agents to the Multi-Capability Platform (MCP) so they can interact with external tools, services, and APIs, extending their capabilities beyond their internal code.

Who should attend ?
Software developers and engineers wishing to specialize in AI agent architectures.

AI architects seeking to understand and implement complex multi-agent systems.

Anyone passionate about AI and eager to build autonomous agent applications.

Prerequisite:
Basic knowledge of Python (recommended).

OPTIONAL (Adaptation): If you are a beginner in Python, the course will be adapted to include the basics of the language through the practical implementation of ADK concepts. You will learn Python by building your first agents!

Course Format:
The course combines essential theory and intensive practice with exercises and a final project to build a complete agent system.

Location

Use Ctrl + wheel to zoom!

At student's location :

Around Montreal, 10, Canada

Online from Canada

About Me

I have been working in IT for 25 years, Oracle and Google Cloud specialist, Python and Node developer (Java in the past). Computer science is a passion since I was 15 years old, and I'm 50 years old. Married and father of a daughter.
I like to transmit my passion.
Today I am specialized in data engineering and I have been practicing Machine/Deep Learning (Python) for 5 years. I developed several complete software used by companies: an ERP for the horticulture sector, a SSO solution for an Oracle product with OpenID, SAML, Kerberos support.

Education

University degree in Industrial Computing, obtained in 1993 in Lyon (France), completed by a year in telecom network at the University of Nice in 1994. Various trainings throughout my professional years : Management, Security, Oracle trainings, Machine Learning, Deep Learning.

Experience / Qualifications

Oracle: 25 years old, certified professional architect on Oracle Cloud
Google Cloud: Certified Data Engineer
Machine Learning/Deep Learning: 5 years
Java: 20 years
Python: 11 years
Node: 10 years

Age

Teenagers (13-17 years old)

Adults (18-64 years old)

Seniors (65+ years old)

Student level

Beginner

Intermediate

Advanced

Duration

60 minutes

The class is taught in

French

English

Skills

Python

Reviews

Availability of a typical week

(GMT -04:00)

New York

Online via webcam

At student's home

Mon

Tue

Wed

Thu

Fri

Sat

Sun

00-04

04-08

08-12

12-16

16-20

20-24

WebCraft 101: Forge Your Way in the World of Web Programming

32 £ /h

Are you ready to dive into the exciting world of building modern web applications, even if you've never heard of JSON, HTTP requests, or all that seemingly cryptic terminology? Then you are in the right place! Our course is specially designed for beginners, and you will be guided step by step through the exciting world of web programming.

Imagine creating your own web application, whether it's a personal project or a revolutionary idea you want to share with the world. You'll discover the "Frontend", where the visual magic happens, and the "Backend", the brains of the application that ensures everything works as expected. We'll explain databases, those magic boxes that store information, and show you how to make them interact with your application.

You will also be introduced to the art of creating a solid infrastructure to host your application on the Internet, allowing users to join it from anywhere, at any time. And don't worry, we'll teach you everything about HTTPS requests, these secure communication channels, and load balancers, which guarantee a smooth user experience.

Prepare for an exciting journey into the world of web programming, even starting from scratch. Join us to master the essential skills that will help you bring your ideas to life on the modern web. 💡🌐🚀

Support or initiation course on programming

30 £ /h

I've been developing since I was 15, and coding has always been at the heart of my career. Initially, Java was my language of choice. Now I use Python and Nodejs. I developed a complete product which was sold to companies in order to offer Single Sign-On (SSO) to an Oracle product supporting OpenID, SAML and Kerberos. I developed in Node.js.

Adam

4.81

(26)

Learning to program is not just about writing code. It's about learning to analyze a problem, construct a line of reasoning, and develop effective solutions.

For over 35 years, I have been supporting university students, engineering school students and adults retraining in learning computer science and programming.

Whether you are a beginner or preparing for an exam, a university project or a technical interview, I adapt to your level and your objectives.

Subjects taught
Python
Java
SQL and databases
Algorithmic
Data structures
Object-oriented programming (OOP)
Program design and debugging
What we work on together
Understanding fundamental concepts rather than memorizing code.
Develop a problem-solving method.
Correct and improve your programs.
Prepare for practical work, projects and exams.
Acquire good programming practices used in higher education and in business.
A pedagogy based on practice

Each session alternates between explanations, demonstrations, and exercises. We write, test, and debug the code together so that you understand not only how to program, but more importantly, why a solution works.

When it's helpful, I also show you how to use programming assistance tools thoughtfully, including AI-powered assistants. The goal isn't to let AI program for you, but to teach you how to verify, understand, and improve the solutions it provides.

Session Procedure

60-minute session

Ideal for solving a specific problem, understanding a difficult concept, or correcting a program.

90-minute session

Recommended for a university project, a complete refresher course or exam preparation.

My commitment

My goal is for you to gradually become independent. At the end of each session, you should be able to understand your code, explain your choices, and continue your work with greater confidence.

I will be happy to support you in your progress, whatever your starting level.

Amin

4.81

(26)

Python is the most in-demand programming language in the world right now — and one of the easiest to learn with the right guidance.
Whether you've never written a line of code or you're a student who needs to pass a programming course, this is a practical, no-fluff introduction that gets you writing real code from session one.
What we can cover depending on your goals:

Python fundamentals: variables, loops, functions, data structures
- Object-oriented programming (OOP)
- Data manipulation with pandas and NumPy
- Introduction to machine learning with scikit-learn
- Database management with SQL
- C and Java upon request
- MATLAB and R available for engineering/science students

Why learn with me?
I'm not a student teaching on the side — I'm a professional engineer who uses Python daily for data analysis, modeling, and automation. I know exactly which concepts matter in the real world and which ones you can skip for now.
Sessions are 100% personalized: I adapt the pace, the examples, and the exercises to your background and your goal — whether that's passing your university exam, building a project, or landing a job.

Lucas

4.81

(26)

This course aims to provide a solid foundation of programming concepts and techniques, using popular programming languages such as C, C++ or Python. This course is suitable for people who are new to programming or who already have some basic knowledge and want to improve their skills. Whether you want to become a software developer, get into data analysis, or simply learn to code, this course will provide you with the essential knowledge and practical skills needed to succeed.

Python is an essa

A- SUJETS QUE VOUS POUVEZ EXPLORER ET MAÎTRISER :

1- FONDEMENTS 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 écriture d’un code clair, réutilisable et bien structuré
• Jupyter Notebook, Anaconda, Visual Studio Code, environnements virtuels et gestion des packages

2- PRÉPARATION ET EXPLORATION DES DONNÉES
• NumPy et pandas pour importer, nettoyer, transformer, filtrer, regrouper, restructurer et fusionner les données
• Valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes, formats incohérents, fuite de données (data leakage) et validation de la qualité des données
• Analyse exploratoire des données à l’aide de statistiques descriptives, Matplotlib, Seaborn et interprétation graphique

3- 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 des algorithmes sélectionnés

4- APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE SUPERVISÉ
• Régression linéaire et polynomiale, régression logistique et modèles régularisés
• k plus proches voisins (k-nearest neighbours), arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting, machines à vecteurs de support et classificateur naïf de Bayes
• Classification, régression, hypothèses des modèles, frontières de décision, importance des variables et interprétation des résultats

5- APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
• Regroupement (clustering) par k-means, classification hiérarchique et méthodes fondées sur la densité
• Analyse en composantes principales, réduction de dimensionnalité, détection d’anomalies et découverte de structures ou de motifs
• Sélection des méthodes, évaluation de la structure des données et interprétation des résultats sans étiquettes prédéfinies

6- ÉVALUATION ET AMÉLIORATION DES MODÈLES
• Jeux d’entraînement, de validation et de test ; validation croisée ; optimisation des hyperparamètres
• Exactitude (accuracy), précision, rappel (recall), 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

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

8- APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
• Traitement automatique du langage naturel, classification de textes, plongements vectoriels (embeddings), analyse de 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

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

10- 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 lorsqu’ils sont utiles au projet
• Des bibliothèques supplémentaires peuvent être introduites en fonction de la spécialisation choisie et du jeu de données utilisé

11- PROJETS, RECHERCHE ET PRÉPARATION AUX ENTRETIENS
• Projets complets couvrant la préparation des données, le développement des modèles, leur évaluation, leur 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 de modèles et communication des résultats

B- TUTORAT PERSONNALISÉ : APPRENDRE À RAISONNER
L’apprentissage automatique 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 au-delà de la simple copie de code ou de l’utilisation de modèles comme des « boîtes noires ». Vous apprendrez à définir correctement le 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 vos connaissances mathématiques, de votre expérience en programmation, de votre jeu de données, de votre travail universitaire, 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.

Le premier cours gratuit combine une discussion portant sur votre parcours, vos objectifs et vos besoins en tutorat, une première évaluation de vos connaissances actuelles, une planification et une organisation personnalisées des séances, ainsi qu’un court cours d’essai afin de déterminer la méthode de travail la plus efficace.

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

Vous pouvez travailler avec votre propre jeu de données, travail universitaire, projet de recherche ou problématique professionnelle, 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 il 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 is an essa

Good-fit Instructor Guarantee

Contact Ludovic