Êtes-vous prêt à construire une IA qui pense, agit et fait avancer les choses ? Dans ce cours, vous apprendrez à concevoir des agents qui vont au-delà de la génération de langage pour raisonner, prendre des mesures et s'attaquer à des tâches du monde réel en utilisant des outils et des données.pendant le cours, vous explorerez les fondements de l'appel et de l'enchaînement d'outils avec LangChain. Vous découvrirez comment étendre les capacités des Grands modèles de langage (LLM) en les connectant à des calculateurs, du code et des sources de données externes. Vous apprendrez comment les LLM déclenchent l'utilisation d'outils grâce au LangChain Expression Language (LCEL) et étudierez l'appel manuel d'outils pour un meilleur contrôle et une plus grande précision. De plus, vous explorerez les agents intégrés qui peuvent analyser les données, créer des visualisations et exécuter des requêtes SQL en utilisant le langage naturel.pour tirer le meilleur parti de ce cours, nous vous recommandons d'avoir des compétences en programmation Python, une compréhension de base de LangChain, et une familiarité avec les concepts de base de l'IA.que vous construisiez un chatbot ou un assistant intelligent, si vous cherchez à développer les compétences nécessaires pour créer des systèmes IA dynamiques, intelligents et axés sur les objectifs, inscrivez-vous dès aujourd'hui !
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Principes de base de la construction d'agents IA
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
16 320 déjà inscrits
Inclus avec
(77 avis)
Expérience recommandée
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 : Développement d'applications
- Catégorie : Développement de logiciels
- Catégorie : Appel d'outils
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Systèmes agentiques
- Catégorie : Agents IA génératifs
Détails à connaître
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11 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez ce que sont les agents IA, comparerez les conceptions des systèmes d'agents IA et apprendrez quand, et quand, ne pas les utiliser. Vous apprendrez comment l'appel d'outils et le chaînage fonctionnent ensemble dans LangChain pour créer de puissants systèmes d'IA. Vous apprendrez à connecter des modèles de langage avec des outils externes et vous acquerrez des compétences que vous pourrez utiliser pour construire des systèmes qui effectuent des opérations précises tout en conservant des capacités de conversation naturelle.
Inclus
8 vidéos2 lectures4 devoirs1 élément d'application6 plugins
Dans ce module, vous orchestrerez des composants à travers des flux de travail structurés en utilisant le LangChain Expression Language (LCEL). Vous apprendrez à invoquer manuellement des outils dans LangChain en analysant les sorties du Grand modèle de langage (LLM), en validant les entrées et en exécutant des fonctions. Vous construirez un agent d'appel d'outils du monde réel qui inclut des flux de travail où le LLM suggère des outils tandis que vous gardez le contrôle total du traitement de la requête.
Inclus
4 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application3 plugins
Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les agents DataFrame et SQL intégrés à LangChain pour l'analyse des données et les opérations sur les bases de données. Découvrez comment ces agents préconstruits mettent en œuvre des interfaces en langage naturel pour l'analyse conversationnelle des données, mettant ainsi les insights à la disposition des utilisateurs sans expertise technique. Vous apprendrez à créer des applications pilotées par l'IA qui convertissent les requêtes conversationnelles en opérations de données structurées, améliorant ainsi la convivialité et la prise de décision.
Inclus
4 vidéos3 lectures3 devoirs2 éléments d'application3 plugins
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En savoir plus sur Développement de logiciels
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 7 oct. 2025
It was made easy and lab launch added so much of hands-on knowledge. Only if you could make it available for life-time access.
Révisé le 1 oct. 2025
It provides enough general and specific knowledge to create complex AI Agents. A great entry point to Agentic AI
Révisé le 2 déc. 2025
Great simple & easy course, but some Lab's code snippets had typos/issues ;)
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Foire Aux Questions
Les compétences en matière de développement d'agents d'IA sont précieuses pour des rôles tels que les développeurs de logiciels, les scientifiques de données, les ingénieurs en apprentissage automatique, les développeurs en IA, les ingénieurs en IA et les spécialistes de l'automatisation.
Ces postes impliquent la construction de systèmes intelligents qui utilisent des modèles de langage pour interagir avec des outils, exécuter du code et automatiser des flux de travail dans le monde réel. Ce sont des compétences qui sont de plus en plus demandées dans les industries axées sur la technologie.
Pas du tout ! Si vous êtes déjà familier avec Python, vous êtes prêt. Ce cours vous apprend à créer des agents IA à l'aide de LangChain. Vous n'aurez pas besoin d'un bagage avancé en apprentissage automatique pour construire des systèmes d'IA orientés vers l'action dans le monde réel.
La construction d'agents IA va au-delà de l'écriture d'une logique d'application fixe. Elle se concentre sur la création de systèmes intelligents capables de raisonner, de prendre des décisions et d'agir en appelant des outils externes, en exécutant du code et en interagissant avec des données. Bien que vous utilisiez toujours Python et des frameworks comme LangChain, l'approche comprend la conception de flux de travail structurés utilisant l'appel de fonctions, le chaînage et l'orchestration d'outils. Cela permet à vos applications de réagir intelligemment et d'exécuter des tâches de manière autonome, offrant ainsi beaucoup plus de flexibilité que les logiciels traditionnels.
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