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IA agentique avec LangChain et LangGraph

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IA agentique avec LangChain et LangGraph

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Faranak Heidari
Kunal Makwana
Karan Goswami

Instructeurs : Faranak Heidari

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Inclus avec Coursera Plus

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4.7

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
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Ce que vous apprendrez

  • Construire des systèmes d'IA agentiques en utilisant LangChain et LangGraph pour prendre en charge la mémoire, l'itération et la logique conditionnelle

  • Concevoir et mettre en œuvre des agents auto-améliorants en utilisant les architectures Reflection, Reflexion et React

  • Appliquer des techniques d'orchestration d'agents pour construire des systèmes multi-agents collaboratifs

  • Mettre en œuvre des systèmes RAG agentiques qui acheminent les requêtes et soutiennent le raisonnement axé sur la recherche

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Systèmes agentiques
  • Catégorie : LangChain
  • Catégorie : Données en temps réel
  • Catégorie : LangGraph
  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : Conception et mise en œuvre du système
  • Catégorie : Logiciel de collaboration
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Agents IA génératifs
  • Catégorie : Développement de logiciels

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juillet 2025

Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Il y a 3 modules dans ce cours

Ce module présente LangGraph pour construire des agents IA intelligents, avec état, qui supportent la mémoire, l'itération et la logique conditionnelle. Vous découvrirez comment les nœuds, les arêtes et l'état partagé permettent des flux de travail dynamiques, et comment LangGraph étend LangChain pour un contrôle avancé. Grâce à des concepts fondamentaux et à des exercices pratiques, vous apprendrez à concevoir, construire et exécuter des flux de travail qui reflètent le comportement d'agents du monde réel

Inclus

6 vidéos2 lectures4 devoirs1 élément d'application5 plugins

Ce module se concentre sur la construction d'agents IA auto-améliorants en utilisant LangGraph. Vous explorerez et mettrez en œuvre les architectures d'agents Reflection, Reflexion et ReAct pour concevoir des flux de travail qui évaluent et affinent leurs propres résultats. Grâce à des laboratoires guidés, vous acquerrez une expérience pratique de la création d'agents qui raisonnent, intègrent le retour d'information et améliorent les performances en utilisant des approches structurées fondées sur la réflexion et l'ingénierie de requête.

Inclus

5 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application2 plugins

Ce module se concentre sur la conception et la mise en œuvre de systèmes multi-agents à l'aide de LangGraph. Vous explorerez comment des agents spécialisés peuvent collaborer pour résoudre des problèmes complexes grâce à une orchestration structurée. Les sujets clés incluent les principes de base des systèmes multi-agents, les modèles de collaboration et les considérations de gouvernance. Grâce à la pratique, vous construirez un système multi-agent RAG qui achemine dynamiquement les requêtes vers les sources de données pertinentes, en acquérant une expérience pratique dans la coordination d'agents spécialisés pour améliorer la recherche et le raisonnement.

Inclus

4 vidéos3 lectures3 devoirs1 élément d'application3 plugins

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.4 (19 évaluations)
Faranak Heidari
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Offert par

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