Are you ready to build AI that thinks, acts, and gets things done? In this course, you’ll learn how to design agents that go beyond language generation to reason, take action, and tackle real-world tasks using tools and data.
Fundamentals of Building AI Agents
Fundamentals of Building AI Agents
Ce cours fait partie de IBM RAG and Agentic AI Certificat Professionnel
Instructeurs : Joseph Santarcangelo
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Develop AI agents that can reason and perform tasks independently
Implement tool calling and chaining to create structured AI workflows
Utilize built-in LangChain agents to analyze data, generate visualizations, and execute database queries
Apply best practices in prompt engineering and tool calling to enhance AI agent performance
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Systems Design
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Natural Language Processing
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Software Development
Ce cours fait partie de la IBM RAG and Agentic AI Certificat Professionnel
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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
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de IBM
Il y a 3 modules dans ce cours
In this module, you'll discover what are AI Agents and learn how tool calling and chaining work together in LangChain to create powerful AI systems. You'll learn to connect language models with external tools and gain skills you can use to build systems that perform precise operations while maintaining natural conversational abilities.
Inclus
7 vidéos2 lectures4 devoirs1 élément d'application6 plugins
In this module, you'll orchestrate components through structured workflows using LangChain Expression Language (LCEL). You’ll learn how to manually invoke tools in LangChain by parsing large language model (LLM) outputs, validating inputs, and executing functions. You’ll build a real-world tool calling agent that includes workflows where the LLM suggests tools while you retain full control for processing the query.
Inclus
4 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application3 plugins
In this module, you'll learn how to use LangChain's built-in DataFrame and SQL agents for data analysis and database operations. Discover how these pre-built agents implement natural language interfaces for conversational data analysis, making insights available to users without technical expertise. You'll learn how to build AI-driven applications that convert conversational queries into structured data operations, enhancing usability and decision-making.
Inclus
4 vidéos3 lectures3 devoirs2 éléments d'application3 plugins
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Foire Aux Questions
AI agent development skills are valuable for roles such as Software Developers, Data Scientists, Machine Learning Engineers, AI Developers, AI Engineers, and Automation Specialists.
These positions involve building intelligent systems that use language models to interact with tools, run code, and automate real-world workflows. These are skills that are increasingly in demand across tech-driven industries.
Not at all! If you're already familiar with Python, you're all set. This course teaches you how to create AI agents using LangChain. You won’t need an advanced machine learning background to build real-world, action-oriented AI systems.
Building AI agents goes beyond writing fixed application logic. It focuses on creating intelligent systems that can reason, make decisions, and take action by calling external tools, executing code, and interacting with data. While you still use Python and frameworks like LangChain, the approach includes designing structured workflows using function calling, chaining, and tool orchestration. This enables your applications to respond intelligently and perform tasks autonomously, offering far more flexibility than traditional software.
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