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Spezialisierung für Building GenAI Applications and Agents
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Spezialisierung für 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

Dozenten: Starweaver

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Mit kostenpflichtigen Plänen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

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Kürzlich aktualisiert!

August 2025

15 Praxisübungen

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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Authentications, Application Programming Interface (API), Prompt Engineering, OpenAI, Performance Tuning, Debugging, ChatGPT, Key Management und Large Language Modeling

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Responsible AI, LLM Application, Automation, Prompt Engineering Tools, Performance Testing, Tool Calling, Business Process Automation, Large Language Modeling, Generative AI, Generative AI Agents, OpenAI, Innovation, LangChain, ChatGPT und Data Ethics

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Performance Tuning, Generative AI Agents, Agentic systems, Artificial Intelligence, Generative AI, Design, Development Environment, LLM Application, Virtual Environment, Performance Testing, OpenAI, LangChain, Programming Principles und Scalability

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Application Development, LangChain, Artificial Intelligence, Prompt Engineering, Generative AI, LLM Application, Natural Language Processing und Large Language Modeling

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Large Language Modeling, LLM Application, Generative Model Architectures, Prompt Engineering, Applied Machine Learning und Machine Learning Methods

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Large Language Modeling, LangChain, Google Gemini, Tool Calling, LLM Application, OpenAI, ChatGPT, Generative AI Agents und Prompt Engineering

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