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
Dieser Kurs ist Teil von IBM RAG and Agentic AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Joseph Santarcangelo
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: OpenAI
- Kategorie: Generative AI Agents
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Agentic systems
Wichtige Details
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Software Development
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM RAG and Agentic AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
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.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 App-Element4 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre4 Aufgaben2 App-Elemente3 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
3 Videos3 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente3 Plug-ins
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Häufig gestellte Fragen
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.
Weitere Fragen
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