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Foundations of Agentic AI with LangChain

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Foundations of Agentic AI with LangChain

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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : LangChain
  • Catégorie : LangGraph
  • Catégorie : OpenAI API

Détails à connaître

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octobre 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Agentic AI Systems: Build & Deploy with LangChain/LangGraph"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

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.

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3 vidéos1 lecture

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.

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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.

Inclus

5 vidéos1 lecture2 devoirs

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Instructeur

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