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Cours en LangChain

Les cours sur LangChain peuvent vous aider à comprendre comment créer des applications basées sur des modèles de langage. Vous pouvez développer des compétences en construction d'agents, gestion des données, intégrations et conception de chaînes de traitement. Beaucoup de cours utilisent des exemples pour illustrer différentes architectures.


Pour aller plus loin :

Cours et certificats populaires en LangChain


  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Génération augmentée de récupération, Visage étreint, IA générative, Candidature au LLM, Agents IA génératifs, Grand modèle de langage (LLM), Emboîtements, Ingénierie de requête

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    197 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IA agentique avec LangChain et LangGraph

    Compétences que vous acquerrez: IA responsable, Flux de travail IA, Génération augmentée de récupération, Programmation en Python, IA générative, Candidature au LLM, LangGraph, Agents IA génératifs, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), LangChain, Développement de logiciels, Flux de travail agentiques, Systèmes agentiques, Science des données, Orchestration IA

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    80 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Build Next-Gen LLM Apps with LangChain & LangGraph

    Compétences que vous acquerrez: LangChain, LLM Application, Prompt Engineering, API Design, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Performance Tuning, Microservices, Application Deployment, Kubernetes, Scalability, Site Reliability Engineering, DevOps, CI/CD, Docker (Software), Python Programming, Containerization, System Monitoring, Cloud Platforms, Security Controls

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain pour le développement d'applications LLM

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Flux de travail IA, IA générative, Candidature au LLM, Grand modèle de langage (LLM), Agents IA génératifs, Ingénierie de requête, LangChain, Emboîtements

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    285 avis

    Débutant · Projet · Moins de 2 heures

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Packt

    Langchain and Langgraph

    Compétences que vous acquerrez: LangChain, Prompt Engineering, LLM Application, LangGraph, OpenAI API, Generative AI Agents, Agentic systems, AI Workflows, Large Language Modeling, Hugging Face, OpenAI, ChatGPT, Embeddings, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Development Environment, Application Development, Program Development, Retrieval-Augmented Generation, Artificial Intelligence, Data Processing

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    96 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM RAG and Agentic AI

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, AI Security, Generative AI Agents, Vector Databases, Generative Model Architectures, OpenAI API, Responsible AI, Embeddings, Software Development

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    790 avis

    Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Projet : Applications d'IA générative avec RAG et LangChain

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Génération augmentée de récupération, Bases de données vectorielles, Candidature au LLM, Ingénierie de requête, Emboîtements, Traitement du langage naturel (NLP), Interface utilisateur (UI)

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    216 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Le certificat Google AI au service de votre carrière

    S'inscrire maintenant
  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Model Evaluation, Data Analysis, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    99 k avis

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Packt

    The Complete LangChain & LLMs Guide

    Compétences que vous acquerrez: LangChain, LLM Application, Prompt Engineering, Large Language Modeling, OpenAI API, Hugging Face, ChatGPT, Embeddings, AI Workflows, Development Environment, Generative AI Agents, Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Python Programming, Document Management, Application Development, Context Management

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    23 avis

    Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Évaluation de modèles, Génération augmentée de récupération, Programmation en Python, Bases de données vectorielles, IA générative, Candidature au LLM, Apprentissage supervisé, Apache Spark, Vision par ordinateur, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage non supervisé, PySpark, Architectures de modèles génératifs, Science des données, Apprentissage par transfert, Transformateur de vision (ViT), Ingénierie de requête

    Préparer un diplôme

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    22 k avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain Chat avec vos données

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Bases de données vectorielles, Importation/exportation de données, Candidature au LLM, Grand modèle de langage (LLM), Gestion des documents, ChatGPT, Traitement des données, LangChain, Emboîtements, Ingénierie de requête

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    667 avis

    Débutant · Projet · Moins de 2 heures

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Fonctions, outils et agents avec LangChain

    Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Candidature au LLM, Appel d'outils, Agents IA génératifs, ChatGPT, LangChain, Ingénierie de requête, Développement d'applications

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    117 avis

    Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

1234…15

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur langchain .

  • Principes de base des agents IA utilisant RAG et LangChain: IBM
  • IA agentique avec LangChain et LangGraph: IBM
  • Build Next-Gen LLM Apps with LangChain & LangGraph: Coursera
  • LangChain pour le développement d'applications LLM: DeepLearning.AI
  • Langchain and Langgraph: Packt
  • IBM RAG and Agentic AI: IBM
  • Projet : Applications d'IA générative avec RAG et LangChain: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • The Complete LangChain & LLMs Guide: Packt
  • IBM AI Engineering: IBM

Questions fréquentes sur Langchain

LangChain est un framework conçu pour simplifier le développement d'applications qui utilisent des modèles de langage. Il est important car il permet aux développeurs de créer des applications IA plus sophistiquées en intégrant divers composants tels que des sources de données, des API et des flux de travail. Ce framework permet une interaction transparente entre les modèles de langage et les systèmes externes, améliorant ainsi les capacités des applications IA dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, les chatbots et la génération automatisée de contenu.‎

Les emplois dans le domaine du LangChain sont diversifiés et se développent à mesure que la demande d'applications IA augmente. Les rôles potentiels comprennent le développeur IA, l'ingénieur Apprentissage automatique, le scientifique des données et l'ingénieur logiciel spécialisé dans les technologies de l'IA. Ces postes impliquent souvent de travailler avec des modèles génériques de langage pour construire des applications capables de comprendre et de générer des textes semblables à ceux des humains, ce qui les rend essentiels dans des industries allant de la tech aux soins de santé.‎

Pour apprendre LangChain de manière efficace, vous devez vous concentrer sur plusieurs compétences clés. La maîtrise des langages de programmation tels que Python ou JavaScript est essentielle, car ils sont couramment utilisés avec LangChain. En outre, la compréhension des concepts d'apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de l'intégration des API améliorera considérablement votre capacité à travailler avec ce framework. Une familiarité avec les services cloud et la gestion des données peut également être bénéfique.‎

Parmi les meilleurs cours en ligne pour apprendre LangChain, citons la Spécialisation Langchain et Langgraph et le cours Build IA Apps with LangChain.js. Ces programmes offrent un aperçu complet du framework et de ses applications, et s'adressent à différents niveaux de compétences et préférences d'apprentissage.‎

Oui. Vous pouvez commencer à apprendre LangChain sur Coursera gratuitement de deux manières :

  1. Prévisualisez le premier module de nombreux cours LangChain gratuitement. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en LangChain, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un niveau supérieur ou demander une aide financière.‎

Pour apprendre LangChain, commencez par explorer les cours d'introduction qui couvrent les bases des modèles de langage et leurs applications. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous avez appris à des scénarios réels. Utilisez les forums et les communautés en ligne pour entrer en contact avec d'autres apprenants et professionnels, qui peuvent vous apporter des informations et un soutien supplémentaires tout au long de votre parcours d'apprentissage.‎

Les sujets typiques abordés dans les cours LangChain comprennent les principes fondamentaux des modèles de langage, l'intégration des API, le développement d'applications et la conception de flux de travail. Les cours explorent souvent des applications pratiques telles que la construction de chatbots, l'automatisation de la génération de contenu et l'utilisation de l'IA pour l'analyse des données, offrant une compréhension bien équilibrée de la façon d'exploiter LangChain efficacement.‎

Pour la formation et le perfectionnement des employés à LangChain, des cours tels que LangChain : Application Development Essentials et Fundamentals of IA Agents Using RAG and LangChain sont d'excellents choix. Ces programmes mettent l'accent sur les compétences et les applications pratiques, ce qui les rend adaptés au développement de la main-d'œuvre dans les technologies de l'IA.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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