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Building and Deploying GenAI Agents for Process Automation

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Building and Deploying GenAI Agents for Process Automation

Paul Pardi
Kasie Pardi

Dozenten: Paul Pardi

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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1 Woche zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Explain AI agent fundamentals and architecture components, including decision-making models, memory systems, and tool integration patterns

  • Build functional AI agents using no-code platforms to automate business processes with multi-step reasoning and context awareness

  • Describe best practices for deploying and scaling AI agents in production environments

  • Evaluate agent performance and business impact by analyzing workflow efficiency and recommending continuous improvements

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Performance Analysis
  • Kategorie: Performance Management
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Process Optimization
  • Kategorie: Automation

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Kürzlich aktualisiert!

September 2025

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13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für GenAI for Business Process Automation
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

This module introduces the fundamentals of AI Agents and their role in automating complex business processes. You will explore how AI Agents make decisions, adapt workflows dynamically, and optimize automation using intelligent decision-making models. You will learn to design AI-powered workflows, apply event-driven automation, and integrate AI decision processes to enhance efficiency and adaptability in real-world business environments.

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema4 Plug-ins

This module focuses on hands-on development of functional AI agents using no-code platforms. You will build agents that demonstrate memory, tool integration, and multi-step reasoning capabilities. Through practical exercises, you'll learn to configure agent behavior, connect agents to business data sources, and program agent decision-making logic. You will practice using platforms like Zapier Agents to create working agents that can handle real business tasks autonomously.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Diskussionsthema7 Plug-ins

This module covers the essential strategies for deploying, scaling, and optimizing AI Agents in real-world business environments. You will learn to transition AI-powered automation from development to production, scale AI workflows across teams and departments, and continuously improve performance using monitoring, debugging, and optimization techniques. Through hands-on exercises, you will explore best practices for AI deployment, workflow scaling challenges, and AI performance tuning to ensure efficient and effective automation.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Diskussionsthema7 Plug-ins

In this final module, you will apply the knowledge gained in the course through a final project and a graded assessment. You'll demonstrate your ability to create an automated workflow from start to finish, take your final assessment, and prepare for continued learning in the field of AI automation.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Plug-ins

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Dozenten

Paul Pardi
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