Optimize Python for Agentic AI

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Optimize Python for Agentic AI

Ce cours fait partie de Spécialisation "Agentic AI Development & Security"

Instructeur : Professionals in the Industry

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Technical Writing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Program Standards
Catégorie : Maintainability
Catégorie : Code Reusability
Catégorie : Performance Analysis
Catégorie : Performance Testing

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Python Programming

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Évaluations

3 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

"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.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

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.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 13 minutes

Profiling 101: Finding Bottlenecks with cProfile7 minutes
Benchmarking and Measuring Improvements6 minutes

2 lecturesTotal 10 minutes

Understanding Profiling Output5 minutes
Optimization Strategies: Beyond Regex5 minutes

2 devoirsTotal 40 minutes

AI Code Optimization Project25 minutes
Document the Optimization Plan15 minutes

1 laboratoire non notéTotal 25 minutes

Optimize Planner Performance25 minutes

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Instructeur

Professionals in the Industry

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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