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Foundations of Generative AI and LangChain

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Foundations of Generative AI and LangChain

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Ce que vous apprendrez

  • Understand key generative AI concepts and how they apply to LangChain.

  • Build and manage AI workflows using LangChain and LangGraph tools.

  • Implement prompt engineering and memory mechanisms for controlled output generation.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prompt Engineering Tools
  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : Memory Management
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Multimodal Prompts
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Prompt Patterns
  • Catégorie : LLM Application

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : LangChain
  • Catégorie : LangGraph
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Model Context Protocol
  • Catégorie : Prompt Engineering

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

juin 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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

This module explores the evolution of generative AI, focusing on the distinctions between language models and AI agents, and the practical considerations for deploying them. Learners will compare open-source and closed-source LLMs, examine licensing implications, and gain hands-on familiarity with the LangChain framework for building modular AI applications.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

This module introduces you to the foundational concepts and practical setup required to build applications with LangChain. You'll learn how to configure API keys, explore different model providers, and understand the essential building blocks such as prompts, chains, and memory. The module also covers prompt engineering, running local versus cloud models, and the basics of multimodal AI, including image understanding.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

This module introduces LangGraph as a framework for building advanced workflows with large language models, focusing on state management, controlled output generation, and prompt engineering techniques. Learners will explore concepts such as reducers, memory mechanisms, and checkpointing to create robust, scalable applications. Practical strategies for zero-shot and few-shot prompting, as well as chain-of-thought reasoning, are also covered.

Inclus

1 vidéo9 lectures1 devoir

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