IBM RAG et Agentic AI

Aperçu

Enhance your career in the high-growth field of artificial intelligence with advanced skills in generative AI. This program is designed to equip you with advanced techniques and tools such as prompt engineering, Agentic, and multimodal AI integration, enabling you to create sophisticated & context-aware AI applications.

This program will teach you advanced AI skills including developing efficient Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, integrating multimodal AI for text, image, and audio processing, as well as designing autonomous multiagent systems. The program will not only help you advance your career in AI but also provides a strong foundation for future career development in areas such as advanced data science, deep learning, and AI-driven automation.

You’ll also utilize the latest tools used by AI experts, including integrating external tools and APIs with AI agents, orchestrating complex workflows using LangChain and LangGraph, and frameworks like CrewAI, AG2, BeeAI, and Model Context Protocol (MCP). When you complete the full program, you’ll have a portfolio of projects and a Professional Certificate from IBM to showcase your expertise.

This program is ideal for software developers, machine learning engineers, data scientists, and anyone with Python programming experience who wants to level up their AI engineering game. Enroll today and master the latest generative AI technologies at the forefront of innovation!

Programme

• Introduction à RAG et à l'IA agentique
Aperçu du cours
L'importance de l'IA générative dans le paysage actuel
Introduction aux concepts clés : RAG, IA agentique, IA multimodale
• Ingénierie des invites
Techniques de base et avancées
Conception contextuelle et optimisation
Exemples et exercices pratiques
• Pipelines de génération augmentée par récupération (RAG)
Comprendre le RAG
Concevoir des pipelines RAG efficaces
Cas d'utilisation et stratégies de mise en œuvre
• Intégration de l'IA multimodale
Introduction à l'IA multimodale
Traitement de texte, d'image et d'audio
Intégration de multiples modalités de données dans les applications
• Conception de systèmes multi-agents autonomes
Fondamentaux de l'IA agentique
Création et gestion de flux de travail multi-agents
Autonomie et coordination dans les systèmes d'agents
• Outils et cadres
Aperçu des outils de développement d'IA
Utilisation de LangChain et LangGraph pour l'orchestration de flux de travail
Introduction à CrewAI, AG2, BeeAI et au protocole de contexte de modèle (MCP)
• Intégration d'outils externes et d'API avec des agents IA
Techniques d'intégration d'API
Construction de solutions IA basées sur les API
Exercices pratiques d'intégration d'API
• Orchestration de flux de travail complexes
Conception de flux de travail avec LangChain et LangGraph
Scénarios d'application avancés
Études de cas et applications réelles
• Projets de synthèse
Développement d'un portefeuille de projets d'IA
Mise en œuvre des compétences acquises dans des scénarios réels
Sessions de présentation et de retour d'expérience
• Avancement de carrière en IA
Chemins pour entrer dans la science avancée des données et l'automatisation pilotée par l'IA
Construire un réseau professionnel
Mettre en valeur votre certificat professionnel IBM
• Conclusion et perspectives d'avenir en IA
Résumé des points d'apprentissage clés
Tendances émergentes et technologies futures en IA
Opportunités d'apprentissage continu et de croissance professionnelle

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Enseigné par

, Hailey Quach, IBM Skills Network Team, Rachael and Wojciech 'Victor' Fulmyk

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Matières

Computer Science