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Spezialisierung „Building GenAI Applications and Agents“

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Spezialisierung „Building GenAI Applications and Agents“

Build AI agents and GenAI applications with Python.

Learn to create AI agents and applications using ChatGPT API and LangChain. Python required.

Starweaver
Ritesh Vajariya
Manas Dasgupta

Dozenten: Starweaver

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4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Build AI agents and GenAI applications using ChatGPT API, LangChain, and advanced frameworks like CrewAI and AutoGen.

  • Design and implement RAG applications that combine LLMs with vector databases for intelligent data analysis and automation.

  • Select and optimize the right LLM models from Hugging Face based on performance, cost, and specific application requirements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Token Optimization
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Tool Calling
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Model Evaluation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Vector Databases
  • Kategorie: OpenAI API
  • Kategorie: Hugging Face
  • Kategorie: CrewAI
  • Kategorie: LangChain

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Coursera.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Token Optimization
Kategorie: Authentications
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Key Management
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: API Testing
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Building AI Agents: Automation and NLP Foundations

Building AI Agents: Automation and NLP Foundations

KURS 2, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Describe the types, functions, and practical applications of AI agents across various industries.

  • Implement AI agents using advanced tools, applying them to solve real-world problems effectively.

  • Evaluate AI systems by their performance, addressing limitations, and leveraging collaborative frameworks.

  • Analyze the ethical and societal implications of AI, creating guidelines for responsible innovation and deployment.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: CrewAI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Automation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI literacy
Kategorie: Innovation
Kategorie: AI Orchestration
Implementation of GenAI Agents

Implementation of GenAI Agents

KURS 3, 4 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply core principles of AI agent architecture to design a basic agent system

  • Construct a development environment for building and testing AI agents

  • Develop a functional AI agent using a chosen framework (e.g., LangChain or AutoGen)

  • Evaluate and optimize an AI agent's performance through advanced feature integration

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: AI literacy
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Design
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Scalability
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LangChain
Kategorie: Development Environment
LangChain: Application Development Essentials

LangChain: Application Development Essentials

KURS 4, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze foundational LangChain principles, emphasizing core architecture and components for a strong base in application development.

  • Design and implement a basic application utilizing LangChain, demonstrating practical application of the framework in solving real-world problems.

  • Assess LangChain problem-solving strategies for programming challenges, applying critical thinking to choose the most effective solutions.

  • Critique LangChain's evolution in the AI landscape, forecasting impacts and innovations for future application development.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: LangChain
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Application Development
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Natural Language Processing
Selecting the Right LLM with Hugging Face

Selecting the Right LLM with Hugging Face

KURS 5, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Navigate through the Hugging Face Ecosystem

  • Comparing Models using various Factors and Practical Considerations

  • Using a Model from Hugging Face

  • Determine the most suitable model for a given task by scoring the results from each candidate model on a variety of parameters.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

KURS 6, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Demonstrate Large Language Model capabilities in Natural Language based Automations.

  • Demonstrate the use of RAG Applications in a range of problems they can solve.

  • Use Vector Databases as a Storage Medium of Language Embeddings in RAG Applications.

  • Develop RAG Applications using LLM Frameworks, Models and Vector Databases.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: LangChain
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Token Optimization
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: ChatGPT

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599 Kurse1.228.569 Lernende
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Manas Dasgupta
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„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.

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