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Foundations of Agentic AI with LangChain

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Foundations of Agentic AI with LangChain

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

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Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Understand the core principles of LangChain and LangGraph for agentic AI

  • Set up and configure APIs from OpenAI and Anthropic for seamless integration

  • Deploy AI agents to production environments with observability and monitoring

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Debugging
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: AI Integrations
  • Kategorie: Prompt Engineering

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: LangGraph
  • Kategorie: OpenAI API
  • Kategorie: LangChain

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Oktober 2026

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3 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 „Agentic AI Systems: Build & Deploy with LangChain/LangGraph“
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 3 Module

This module provides an overview of the course structure, introduces essential prerequisites, and highlights the significance of LangChain and LangGraph in modern AI development. Learners will gain foundational knowledge about the tools and concepts they will use to build advanced AI systems.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre

This module provides a comprehensive introduction to LangChain, covering its ecosystem, setup, and core concepts like LCEL and runnable chains. Learners will explore API integration, model configuration, and practical applications such as building a Q&A bot, with a focus on real-world implementation and problem-solving.

Das ist alles enthalten

26 Videos1 Aufgabe

This module covers the fundamentals of chain patterns in LangChain, including building basic and parallel chains, implementing branching, and debugging techniques. Learners will gain hands-on experience with RAG, memory systems, and passthrough runnables to create efficient and flexible LLM applications.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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