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Foundations of Generative AI and LangChain

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Foundations of Generative AI and LangChain

Ce cours fait partie de Spécialisation "Generative AI with LangChain"

Instructeur : Packt - Course Instructors

Inclus avec En savoir plus

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

Understand key generative AI concepts and how they apply to LangChain.
Build and manage AI workflows using LangChain and LangGraph tools.
Implement prompt engineering and memory mechanisms for controlled output generation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Memory Management
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Model Context Protocol
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Prompt Engineering

Outils que vous découvrirez

Catégorie : LangGraph
Catégorie : Python Programming
Catégorie : LangChain
Catégorie : Generative AI Agents

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juin 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

In this course, you'll build a solid foundation in generative AI, language models, and the LangChain framework, which are revolutionizing intelligent workflows. By understanding the architecture and applications of LangChain, you'll be prepared to create efficient AI solutions.

This course focuses on key tools like prompts, templates, and multimodal applications. You'll gain hands-on experience with LangChain's building blocks, including LangGraph, and learn how to design AI workflows and manage memory mechanisms. What makes this course stand out is its blend of theory and real-world examples. You'll not only learn foundational concepts but also how to apply them to real-world problems using LangChain. This course is ideal for developers, AI enthusiasts, and those wanting to get a strong foothold in the world of generative AI. No prior experience with LangChain is needed, but familiarity with AI concepts is helpful. This course is part one of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

This module explores the evolution of generative AI, focusing on the distinctions between language models and AI agents, and the practical considerations for deploying them. Learners will compare open-source and closed-source LLMs, examine licensing implications, and gain hands-on familiarity with the LangChain framework for building modular AI applications.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

This module introduces you to the foundational concepts and practical setup required to build applications with LangChain. You'll learn how to configure API keys, explore different model providers, and understand the essential building blocks such as prompts, chains, and memory. The module also covers prompt engineering, running local versus cloud models, and the basics of multimodal AI, including image understanding.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

This module introduces LangGraph as a framework for building advanced workflows with large language models, focusing on state management, controlled output generation, and prompt engineering techniques. Learners will explore concepts such as reducers, memory mechanisms, and checkpointing to create robust, scalable applications. Practical strategies for zero-shot and few-shot prompting, as well as chain-of-thought reasoning, are also covered.

Inclus

1 vidéo9 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Overview1 minute

9 lecturesTotal 50 minutes

Introduction8 minutes
Reducers4 minutes
Controlled Output Generation10 minutes
Prompt Engineering4 minutes
Zero-shot vs. Few-shot Prompting4 minutes
Chain of Thought5 minutes
Working with Short Context Windows5 minutes
Understanding Memory Mechanisms6 minutes
LangGraph Checkpoints4 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

LangGraph Workflow Fundamentals16 minutes

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Instructeur

Packt - Course Instructors

Packt

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Offert par

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