What makes this course unique compared to other AI development courses?

What sets this course apart is its focus on utilizing innovative technologies like RAG and MCP, along with practical MERN stack development. It focuses on real-world applications and AI system optimization, ensuring that you gain the skills and experience needed to tackle modern AI challenges.

Is this course suitable for people looking to switch careers into AI development?

Absolutely! Whether you want topivot fromanother tech industry into AI or are new to it altogether, thisAgentic AI certificationcourse gets you ready with the practical skills needed for building intelligent systems usingcutting-edgetechnology.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Agentic AI Foundations with MERN, RAG & MCP

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Agentic AI Foundations with MERN, RAG & MCP

Ce cours fait partie de Spécialisation "Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN"

Instructeurs : LearnKartS

Inclus avec

3 modules

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

niveau Débutant

Expérience recommandée

9 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

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niveau Débutant

Expérience recommandée

9 heures à compléter

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Dive into Agentic AI, RAG, and MCP to create next-gen, intelligent systems with real-world applications.
Build powerful MERN stack projects, integrating Node.js, React, and Gemini AI for dynamic chat solutions.
Master modern frontend techniques with React, Vite, and TypeScript, crafting a fully responsive, polished UI.
Gain hands-on experience building andoptimizingscalable AI-powered chat apps, ready for real-world deployment.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Front-End Web Development
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : User Interface and User Experience (UI/UX) Design
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Agentic systems

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Frontend Integration
Catégorie : Gemini
Catégorie : OpenAI API
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : TypeScript
Catégorie : Frontend Performance
Catégorie : Google Gemini
Catégorie : Web Applications
Catégorie : Node.JS
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Context Protocol

Détails à connaître

Certificat partageable

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avril 2026

Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Unlock the power of advanced AI development!

The future of AI is here, and it’s time to learn how to build intelligent, scalable systems that go beyond basic models like ChatGPT and Gemini. This Agentic AI course will teach you how to develop Agentic AI systems using RAG (Retrieval Augmented Generation) and MCP (Model Context Protocol) from scratch. You’ll get hands-on experience setting up a MERN stack environment, integrating cutting-edge tools like Gemini and OpenAI, and creating AI-driven chat applications. Master frontend development using React, TypeScript, and Vite, designing sleek, responsive, and high-performance applications. You’ll also optimize your systems for real-world deployment, ensuring they are scalable and robust. What sets this course apart? You’ll go beyond theory to build real-world AI systems with skills that are in high demand across the industry. Perfect for developers, engineers, and tech enthusiasts eager to break into the AI field. Don’t just learn AI—become a creator of intelligent systems. Enroll today and start building the future of AI!

Explore the limitations of standard AI models and understand RAG and MCP concepts, their architecture, and real-world applications. Learn how these foundations power agentic AI systems and prepare you for hands-on development.

Inclus

12 vidéos4 devoirs

12 vidéosTotal 55 minutes

Course Introduction1 minute
The Problem with Standard AI Models: Why ChatGPT/Gemini/Claude isn't enough4 minutes
What is RAG? Understanding Retrieval Augmented Generation6 minutes
What is MCP (Model Context Protocol)? Concept, Purpose & Real-World Examples6 minutes
How MCP Works: Architecture, Tools, and End-to-End Workflow9 minutes
How MCP Server Actually Works: Architecture Deep Dive4 minutes
How RAG + MCP Work Together: The Power of Combined Systems2 minutes
Is RAG Alone Sufficient? Limitations of Simple Retrieval! RAG Only vs RAG + MCP7 minutes
The Evolution: From Chatbots to Agentic Systems4 minutes
What You'll Build in This Course2 minutes
Agentic AI with MERN - Project Demo2 minutes
Career Prep: RAG & Agent Architecture Questions8 minutes

4 devoirsTotal 99 minutes

Proficiency Quiz25 minutes
Proficiency Quiz30 minutes
Checkpoint Quiz20 minutes
Checkpoint Quiz24 minutes

Set up your Node.js, React, and development environment, integrate API keys, and understand RAG architecture and embeddings. Build a React application foundation and prepare for AI-assisted frontend development.

Inclus

14 vidéos4 devoirs

14 vidéosTotal 63 minutes

Project Initialization: Installing Node.js and Setting Up the Runtime Environment5 minutes
Installing Angular CLI and Configuring VS Code for Development4 minutes
Create Gemini-AI API Key1 minute
Create OpenAI (ChatGPT) API Key4 minutes
Understanding RAG Architecture7 minutes
How RAG Actually Works Behind the Scenes4 minutes
Understanding Embeddings, Retrieval and Augmentation3 minutes
Creating a React Application with Vite and TypeScript7 minutes
Setting Up VS Code Extensions for Efficient React Development3 minutes
Integrate Tailwind CSS in React App6 minutes
Integrate Bootstrap Icons and Run React App in Different Port Number4 minutes
Installing Gemini Code Assist in VS Code for AI-Assisted Development4 minutes
Designing a React Chat UI Using AI Prompt Engineering7 minutes
Reviewing AI-Generated React Chat Interface and Running the Application5 minutes

4 devoirsTotal 117 minutes

Proficiency Quiz35 minutes
Proficiency Quiz30 minutes
Checkpoint Quiz28 minutes
Checkpoint Quiz24 minutes

Design and implement a mobile-responsive React chat interface with reusable components, state management, and dark mode. Prepare the frontend for API calls, environment variables, and optimized error handling for real-world applications.

Inclus

15 vidéos6 devoirs

15 vidéosTotal 86 minutes

Setting Up the Foundation for the React App7 minutes
Working with Flexbox and Initial Layout7 minutes
Integrating Colors and Setting Up Dark Mode7 minutes
Ensuring the Design is Mobile-Responsive6 minutes
Refining the Header and Border Design7 minutes
Designing the Chat Interface7 minutes
Using React to Handle Messages and State7 minutes
Optimizing the App Design and Wrapping Up7 minutes
Refactoring the Chat UI and Creating Reusable Components4 minutes
Building the Chat Messages Component with Props and TypeScript5 minutes
Creating the Chat Input Component and Final Code Optimization6 minutes
Preparing Frontend for API calling7 minutes
Implementing env variables in React App4 minutes
Handling Errors in Optimised manner6 minutes
Course Summary1 minute

6 devoirsTotal 126 minutes

Proficiency Quiz20 minutes
Proficiency Quiz20 minutes
Proficiency Quiz30 minutes
Checkpoint Quiz16 minutes
Checkpoint Quiz16 minutes
Checkpoint Quiz24 minutes

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

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Catégorie : Crédit proposé

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Foire Aux Questions

Agentic AI uses new technologies such as RAG (Retrieval Augmented Generation) and MCP (Model Context Protocol). RAG enables AI to retrieve and generate relevant data, while MCP gives context so that this information can be interpreted and processed, resulting in more dynamic and adaptable AI systems.

Yes! You will build real-world AI-driven chat applications using the MERN stack and integrate AI tools like Gemini and OpenAI. The course focuses on hands-on projects that teach you to implement scalable and functional systems.

No prior experience with MERN or AI is required. The Agentic AI Engineering course is designed for both beginners and intermediate learners who want to dive into full-stack development with AI integrations. It covers all the foundational concepts to help you get started.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

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Ce que vous apprendrez

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Agentic AI Foundations

Inclus

12 vidéosTotal 55 minutes

4 devoirsTotal 99 minutes

Development Environment and Core Setup

Inclus

14 vidéosTotal 63 minutes

4 devoirsTotal 117 minutes

Creating a Scalable React Chat Frontend

Inclus

15 vidéosTotal 86 minutes

6 devoirsTotal 126 minutes

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Foire Aux Questions

What is Agentic AI, and how does it integrate with RAG and MCP?

Will I create real-world projects in this course?

Do I need prior experience with the MERN stack or AI to take this course?

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