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Principes de base de la construction d'agents d'intelligence artificielle

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Principes de base de la construction d'agents d'intelligence artificielle

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Joseph Santarcangelo
Kunal Makwana
Karan Goswami

Instructeurs : Joseph Santarcangelo

43 138 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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120 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
90%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Développer des agents IA capables de raisonner et d'exécuter des tâches de manière autonome

  • Mettre en œuvre l'appel et le chaînage d'outils pour créer des flux de travail structurés en IA

  • Utiliser les agents LangChain intégrés pour analyser les données, générer des visualisations et exécuter des requêtes de base de données

  • Appliquer les meilleures pratiques en matière d'ingénierie de requête et d'appel d'outils pour améliorer les performances des agents IA

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Agents génératifs d'IA
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Développement d'applications
  • Catégorie : Systèmes agentiques
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Appel d'outils
  • Catégorie : Développement de logiciels

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : LangChain
  • Catégorie : Flux de travail agentiques
  • Catégorie : Workflows d'IA
  • Catégorie : Orchestration de l'IA

Détails à connaître

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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 les agents d'intelligence artificielle et explique en quoi ils diffèrent des flux de travail traditionnels des grands modèles de langage. Vous découvrirez comment les agents utilisent le raisonnement, les outils et la mémoire pour effectuer des tâches à plusieurs étapes et des interactions dans le monde réel. Le module couvre également l'appel et le chaînage d'outils dans LangChain, y compris la façon de concevoir et d'intégrer des outils personnalisés et préconstruits. Grâce à la pratique, vous commencerez à construire des agents d'intelligence artificielle capables d'exécuter des flux de travail structurés et orientés vers un objectif.

Inclus

8 vidéos7 lectures4 devoirs1 élément d'application1 plugin

Ce module se concentre sur la construction de flux de travail structurés à l'aide du LangChain Expression Language (LCEL) et sur la mise en œuvre d'appels d'outils manuels pour un meilleur contrôle. Vous apprendrez à construire des chaînes, à extraire des entrées d'outils à partir de sorties LLM, et à valider et exécuter des appels d'outils de manière efficace. Le module explore également la manière de lier des outils personnalisés à des modèles et de gérer l'invocation d'outils pour plus de précision, de sécurité et de rentabilité. Grâce aux laboratoires, vous développerez des agents qui combinent le raisonnement automatisé et l'exécution contrôlée.

Inclus

4 vidéos3 lectures4 devoirs3 éléments d'application1 plugin

Ce module explore l'utilisation d'agents pré-construits dans LangChain pour l'analyse de données et les interactions avec les bases de données. Vous apprendrez à configurer et à utiliser les agents DataFrame et SQL pour traiter les requêtes en langage naturel et générer des informations. Le module montre également comment ces agents traduisent les entrées conversationnelles en opérations structurées pour la visualisation et la recherche de données. Grâce à des laboratoires pratiques, vous construirez des applications alimentées par l'IA qui permettent une interaction intuitive avec les systèmes de données.

Inclus

4 vidéos6 lectures3 devoirs2 éléments d'application

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
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Joseph Santarcangelo
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