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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

3 417 déjà inscrits

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 238 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Embeddings
  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
  • Catégorie : Token Optimization
  • Catégorie : Tool Calling

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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  • 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 : Token Optimization
Catégorie : Authentications
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Context Engineering
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Key Management
Catégorie : API Testing
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 : CrewAI
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Innovation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : LLM Application
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Automation
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Agentic Workflows
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 : Agentic Workflows
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Scalability
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : LangChain
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Design
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 : Application Development
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : LLM Application
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 : Hugging Face
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Generative Model Architectures
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 : Large Language Modeling
Catégorie : LangChain
Catégorie : Embeddings
Catégorie : Vector Databases
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : Tool Calling
Catégorie : Google Gemini
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : LLM Application

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