Will this course help me in Agentic AI engineering or developer roles?

Yes, it builds practical skills in RAG, LLM integration, APIs, and AI system design—skills highly relevant for AI engineer and developer roles.

Can I build real-world AI applications after this course?

Yes, you’ll gain hands-on experience building a production-ready AI chatbot with retrieval, reasoning, and tool integration capabilities.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Agentic AI Foundations: Build RAG & MCP Chatbots

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kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Agentic AI Foundations: Build RAG & MCP Chatbots

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Full Stack Agentic AI“

Dozenten: LearnKartS

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

Build real-world AI agents using RAG + MCP that think, retrieve data, and take actions—beyond basic chatbots
Create high-accuracy AI with embeddings, similarity search, and ranking for smarter, context-aware responses
Develop a complete AI product with Angular frontend, Node.js backend, and OpenAI + Gemini integration
Enabletool-callingAI systems that automate workflows and solve real problems like modern AI applications

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Server Side
Kategorie: Angular
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Generative AI Agents

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: Generative AI
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Node.JS
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Frontend Integration

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Bewertungen

28 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

91%

of learners achieved a positive career outcome

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Full Stack Agentic AI“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

The next wave of AI isn’t about better prompts—it’s about building systems that think, retrieve, and act on their own.

Most AI applications today stop at generating responses. But real-world systems need more they must access the right data, make decisions, and execute tasks seamlessly. This course is your gateway into Agentic AI, where RAG and MCP come together to create truly intelligent applications. You’ll build a full-stack AI system from the ground up designing retrieval pipelines, implementing embeddings and ranking, and enabling tool-driven workflows. Develop a modern Angular chat interface, power it with a Node.js backend, and integrate leading models like OpenAI and Gemini to create dynamic, context-aware experiences. This Agentic AI course is not about theory or isolated demos you’ll engineer a complete, production-ready AI chatbot that mirrors real industry use cases. Built for developers ready to move beyond experimentation and create meaningful AI solutions. Do not just deploy AI create systems that think, adapt, and deliver. Enroll now and start your journey into the future of AI engineering.

Learn why traditional AI models fall short and explore RAG, MCP, and agentic AI systems. Understand architectures, workflows, and the foundation of real-world AI agents.

Das ist alles enthalten

13 Videos6 Aufgaben

13 VideosInsgesamt 55 Minuten

Course Introduction1 Minute
The Problem with Standard AI Models: Why ChatGPT/Gemini/Claude isn't enough4 Minuten
What is RAG? Understanding Retrieval Augmented Generation6 Minuten
Introduction to MCP and How It Complements RAG5 Minuten
How MCP Works: Tools, APIs, and Real-World Examples5 Minuten
MCP Architecture: Frontend, Backend, LLM and MCP Layer5 Minuten
How MCP Server Actually Works: Architecture Deep Dive4 Minuten
How RAG + MCP Work Together: The Power of Combined Systems2 Minuten
Is RAG Alone Sufficient? Limitations of Simple Retrieval! RAG Only vs RAG + MCP7 Minuten
The Evolution: From Chatbots to Agentic Systems4 Minuten
What You'll Build in This Course2 Minuten
Career Prep: RAG & Agent Architecture Questions8 Minuten
Agentic AI Full-Stack Project Demo2 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 162 Minuten

Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz66 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz15 Minuten

Set up your Node.js, Angular, and AI API environment, and understand RAG, embeddings, and retrieval workflows. Build the foundation for your chat application UI.

Das ist alles enthalten

13 Videos6 Aufgaben

13 VideosInsgesamt 62 Minuten

Development Environment - Install Node.js & VS Code Setup9 Minuten
Create Gemini-AI API Key1 Minute
Create OpenAI (ChatGPT) API Key5 Minuten
Understanding RAG Architecture7 Minuten
How RAG Actually Works Behind the Scenes4 Minuten
Understanding Embeddings, Retrieval and Augmentation3 Minuten
Installing Gemini Code Assistant and Setting Up AI Coding Support5 Minuten
Getting Gemini API Key and Understanding Free Access Options4 Minuten
Creating a New Angular Chat Application with Angular CLI4 Minuten
Opening the Angular Project in VS Code and Preparing the Basic Structure4 Minuten
Integrating Tailwind CSS and Bootstrap Icons in Angular4 Minuten
Generating the Chat UI Using Gemini Prompting (Vibe Coding)5 Minuten
Final UI Refinements: Message Interface, Styling, and Responsive Design6 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 117 Minuten

Checkpoint Quiz12 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz15 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten

Develop a functional Angular chat interface, handle API calls, integrate LLMs, and connect frontend and backend for real AI interactions.

Das ist alles enthalten

15 Videos6 Aufgaben

15 VideosInsgesamt 69 Minuten

Organizing Frontend Code & Creating Message Interface5 Minuten
Optimizing sendMessage() Logic and Creating askLLM() Function5 Minuten
Creating Angular Chat Service and Implementing HTTP POST API Call5 Minuten
Handling Bot Responses, Error Handling, and UI Testing5 Minuten
Implementing Auto Scroll, Environment Variables, and Final Frontend Setup6 Minuten
Creating Backend Folder and Initializing Node.js Project4 Minuten
Installing Packages and Creating Basic Express Server3 Minuten
Configuring Environment Variables (.env) and Running Node Server4 Minuten
Using Node Watch Mode and NPM Scripts for Development4 Minuten
Understanding Gemini API Documentation and LLM Integration Basics5 Minuten
Getting Gemini API Key and Configuring .env for Model & API Key4 Minuten
Creating Gemini Provider Class and Implementing generateResponse()4 Minuten
Building Express Chat Router and Connecting Gemini Provider5 Minuten
Testing Gemini API with CURL and Handling Model Responses6 Minuten
Testing NodeJS API in Angular Chat App - Chat with AI5 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 135 Minuten

Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten

Implement RAG pipelines, embeddings, and AI model integration to build a fully functional, context-aware chatbot ready for real-world applications.

Das ist alles enthalten

26 Videos10 Aufgaben

26 VideosInsgesamt 126 Minuten

Creating Local Knowledge Base and Understanding Basic RAG Concept4 Minuten
Implementing RAG Service and Preparing Context & Prompt5 Minuten
Integrating RAG with Chat Router and Testing the Q&A Bot4 Minuten
Introduction to RAG for Static Q&A Bot & Overview of Embeddings4 Minuten
Exploring Gemini Embedding API Documentation & Task Types4 Minuten
Implementing generateEmbedding() in Gemini Provider4 Minuten
Installing Cosine Similarity Package & Preparing Document Loader4 Minuten
Generating Query Vector and FAQ Embeddings for RAG4 Minuten
Ranking Results Using Cosine Similarity and Preparing Context5 Minuten
Testing the RAG Q&A Bot and Improving Prompts for Better Responses6 Minuten
Setting Up OpenAI API Key and Selecting the Model4 Minuten
Creating the OpenAI Provider and Installing the SDK4 Minuten
Implementing OpenAI Embeddings Functionality4 Minuten
Integrating OpenAI with the Chat Router and Testing6 Minuten
Testing Q&A Bot with OpenAI for Answers4 Minuten
Interview Prep: RAG & Similarity Questions6 Minuten
Initializing Node.js TypeScript Project & Installing Dependencies5 Minuten
Configuring TypeScript (tsconfig) and Project Structure6 Minuten
Creating Express Server, Environment Setup & Running the Project6 Minuten
Integrating AI Model (Gemini) in NodeJS10 Minuten
Project Refactoring: Routes and Controllers Setup4 Minuten
Implementing Chat Controller and Route Integration3 Minuten
Creating Mock Data and Building Customer & Order Controllers4 Minuten
Creating API Routes and Testing Orders & Customers Endpoints5 Minuten
Preparing a Weather API - Real-World Tool8 Minuten
Summary1 Minute

10 AufgabenInsgesamt 229 Minuten

Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Yes, this course is designed for developers who want to build production-ready AI systems using LLMs, APIs, embeddings, and modern AI architectures.

You will build a full-stack AI chatbot using Angular and Node.js, powered by RAG pipelines, embeddings, and an MCP-based tool calling for real-world AI workflows.

Most courses focus on prompts or theory. This course focuses on building production-ready AI systems using RAG + MCP with full-stack implementation.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.