Les cours sur LangChain peuvent vous aider à comprendre comment créer des applications basées sur des modèles de langage. Vous pouvez développer des compétences en construction d'agents, gestion des données, intégrations et conception de chaînes de traitement. Beaucoup de cours utilisent des exemples pour illustrer différentes architectures.

Compétences que vous acquerrez: LangChain, LLM Application, Prompt Engineering, API Design, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Performance Tuning, Microservices, Application Deployment, Kubernetes, Scalability, Site Reliability Engineering, DevOps, CI/CD, Docker (Software), Python Programming, Containerization, System Monitoring, Cloud Platforms, Security Controls
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Visage étreint, Candidature au LLM, Emboîtements, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Génération augmentée de récupération, IA générative, Grand modèle de langage (LLM), Traitement du langage naturel (NLP), Ingénierie de requête
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Candidature au LLM, Génération augmentée de récupération, Emboîtements, IA générative, Flux de travail IA, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête, Agents IA génératifs, LangChain
Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Science des données, Candidature au LLM, IA responsable, Génération augmentée de récupération, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Flux de travail IA, IA générative, Systèmes agentiques, Agents IA génératifs, Bases de données vectorielles, Flux de travail agentiques, LangGraph, Développement de logiciels, LangChain, Orchestration IA
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Candidature au LLM, Emboîtements, Génération augmentée de récupération, Gestion des documents, Traitement des données, ChatGPT, Importation/exportation de données, Grand modèle de langage (LLM), LangChain, Ingénierie de requête, Bases de données vectorielles
Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, Model Context Protocol, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, Generative AI Agents, Vector Databases, OpenAI API, Embeddings, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Software Development
Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Candidature au LLM, Emboîtements, Interface utilisateur (UI), Génération augmentée de récupération, IA générative, Gestion des documents, Bases de données vectorielles, Traitement du langage naturel (NLP)
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Candidature au LLM, Appel d'outils, ChatGPT, LangChain, Développement d'applications, Ingénierie de requête, Agents IA génératifs
Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

Packt
Compétences que vous acquerrez: LangChain, Prompt Engineering, LLM Application, LangGraph, OpenAI API, Generative AI Agents, Agentic systems, AI Workflows, Large Language Modeling, Hugging Face, OpenAI, ChatGPT, Embeddings, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Development Environment, Application Development, Program Development, Retrieval-Augmented Generation, Artificial Intelligence, Data Processing
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: LangChain, LLM Application, Prompt Engineering, Large Language Modeling, OpenAI API, Hugging Face, ChatGPT, Embeddings, AI Workflows, Development Environment, Generative AI Agents, Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Python Programming, Document Management, Application Development, Context Management
Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Vision par ordinateur, Science des données, Candidature au LLM, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage par transfert, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Génération augmentée de récupération, Transformateur de vision (ViT), PySpark, IA générative, Bases de données vectorielles, Architectures de modèles génératifs, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apache Spark, Évaluation de modèles, Ingénierie de requête, Grand modèle de langage (LLM)
Préparer un diplôme
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
LangChain est un framework conçu pour simplifier le développement d'applications qui utilisent des modèles de langage. Il est important car il permet aux développeurs de créer des applications IA plus sophistiquées en intégrant divers composants tels que des sources de données, des API et des flux de travail. Ce framework permet une interaction transparente entre les modèles de langage et les systèmes externes, améliorant ainsi les capacités des applications IA dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, les chatbots et la génération automatisée de contenu.
Les emplois dans le domaine du LangChain sont diversifiés et se développent à mesure que la demande d'applications IA augmente. Les rôles potentiels comprennent le développeur IA, l'ingénieur Apprentissage automatique, le scientifique des données et l'ingénieur logiciel spécialisé dans les technologies de l'IA. Ces postes impliquent souvent de travailler avec des modèles génériques de langage pour construire des applications capables de comprendre et de générer des textes semblables à ceux des humains, ce qui les rend essentiels dans des industries allant de la tech aux soins de santé.
Pour apprendre LangChain de manière efficace, vous devez vous concentrer sur plusieurs compétences clés. La maîtrise des langages de programmation tels que Python ou JavaScript est essentielle, car ils sont couramment utilisés avec LangChain. En outre, la compréhension des concepts d'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de l'intégration des API améliorera considérablement votre capacité à travailler avec ce framework. Une familiarité avec les services cloud et la gestion des données peut également être bénéfique.
Parmi les meilleurs cours en ligne pour apprendre LangChain, citons la Spécialisation Langchain et Langgraph et le cours Build IA Apps with LangChain.js. Ces programmes offrent un aperçu complet du framework et de ses applications, et s'adressent à différents niveaux de compétences et préférences d'apprentissage.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre LangChain sur Coursera gratuitement de deux manières :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en LangChain, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un niveau supérieur ou demander une aide financière.
Pour apprendre LangChain, commencez par explorer les cours d'introduction qui couvrent les bases des modèles de langage et leurs applications. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous avez appris à des scénarios réels. Utilisez les forums et les communautés en ligne pour entrer en contact avec d'autres apprenants et professionnels, qui peuvent vous apporter des informations et un soutien supplémentaires tout au long de votre parcours d'apprentissage.
Les sujets typiques abordés dans les cours LangChain comprennent les principes fondamentaux des modèles de langage, l'intégration des API, le développement d'applications et la conception de flux de travail. Les cours explorent souvent des applications pratiques telles que la construction de chatbots, l'automatisation de la génération de contenu et l'utilisation de l'IA pour l'analyse des données, offrant une compréhension bien équilibrée de la façon d'exploiter LangChain efficacement.
Pour la formation et le perfectionnement des employés à LangChain, des cours tels que LangChain : Application Development Essentials et Fundamentals of IA Agents Using RAG and LangChain sont d'excellents choix. Ces programmes mettent l'accent sur les compétences et les applications pratiques, ce qui les rend adaptés au développement de la main-d'œuvre dans les technologies de l'IA.