Optimize Python for Agentic AI

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Optimize Python for Agentic AI

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Agentic AI Development & Security“

Dozent: LearningMate

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

Refactor Python code for AI agents to improve readability and performance. Apply coding standards and use profiling to optimize bottlenecks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maintainability
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Program Standards
Kategorie: Technical Writing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

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3 Zuweisungen¹

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

"Optimize Python for Agentic AI" is an intermediate course for developers who want to elevate their Python code from functional to professional-grade. In the world of AI, inefficient or unreadable code can cripple an agent's performance and slow down team collaboration. This course equips you with the essential software engineering practices to write Python that is both highly efficient and exceptionally clear.

You will learn to apply clean-code conventions, including PEP 8 standards, type hints, and descriptive docstrings, to produce readable and maintainable modules that your teammates can easily understand and build upon. Through hands-on labs, you will master the art of performance tuning by systematically using profiling tools like cProfile to analyze runtime behavior, pinpoint hidden bottlenecks, and refactor code for significant speed improvements. By the end of this course, you will be able to confidently balance readability with runtime efficiency, ensuring the AI systems you build are not only intelligent but also robust, scalable, and production-ready.

You start by understanding how professional AI systems depend not only on smart logic but also on clean, readable Python. When deadlines hit, messy code slows teams down. This module shows you why clarity and consistency matter for maintainability and collaboration. You will refactor a memory manager from an AI agent, practice adding type hints and docstrings, and run style checks with flake8. You will see how these conventions keep complex AI projects manageable—and you will apply them to produce production-quality Python.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Now that your code reads cleanly, it is time to make it run fast. Performance problems often hide in unexpected places. You will learn when to profile, how to interpret profiler data, and how to refactor Python for efficiency. By the end of this module, you will replace inefficient regex calls and confirm improvements through benchmarks. You will close the course by combining maintainability with performance in a final strategy report.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

2 Videos Insgesamt 13 Minuten

Profiling 101: Finding Bottlenecks with cProfile 7 Minuten
Benchmarking and Measuring Improvements 6 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 10 Minuten

Understanding Profiling Output 5 Minuten
Optimization Strategies: Beyond Regex 5 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 40 Minuten

Document the Optimization Plan 15 Minuten
AI Code Optimization Project 25 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 25 Minuten

Optimize Planner Performance 25 Minuten

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Dozent

LearningMate

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Spezialisierung

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Felipe M.

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Jennifer J.

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Larry W.

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Chaitanya A.

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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.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.