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Spécialisation "Building GenAI Applications and Agents"

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Spécialisation "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

Instructeurs : Starweaver

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Coursera

Spécialisation - série de 6 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Building AI Agents: Automation and NLP Foundations

COURS 2, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Implementation of GenAI Agents

COURS 3, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

LangChain: Application Development Essentials

COURS 4, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Selecting the Right LLM with Hugging Face

COURS 5, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

COURS 6, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

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