IBM RAG et Agentic AI

Aperçu

Améliorez votre carrière dans le domaine en forte croissance de l'intelligence artificielle avec des compétences avancées en IA générative. Ce programme est conçu pour vous équiper de techniques et d'outils avancés tels que l'ingénierie d'incitation, Agentic et l'intégration d'IA multimodale, vous permettant de créer des applications d'IA sophistiquées et sensibles au contexte.

Ce programme vous enseignera des compétences avancées en IA, y compris le développement de pipelines de génération augmentée par la récupération (RAG) efficaces, l'intégration d'IA multimodale pour le traitement de texte, d'image et d'audio, ainsi que la conception de systèmes multi-agents autonomes. Le programme vous aidera non seulement à faire progresser votre carrière dans l'IA, mais fournira également une base solide pour le développement futur de votre carrière dans des domaines tels que la science des données avancée, l'apprentissage profond et l'automatisation pilotée par l'IA.

Vous utiliserez également les derniers outils utilisés par les experts en IA, y compris l'intégration d'outils externes et d'API avec des agents IA, l'orchestration de flux de travail complexes avec LangChain et LangGraph, et des frameworks comme CrewAI, AG2, BeeAI et le protocole de contexte de modèle (MCP). Une fois le programme complet terminé, vous aurez un portefeuille de projets et un certificat professionnel d'IBM pour démontrer votre expertise.

Ce programme est idéal pour les développeurs logiciels, les ingénieurs en apprentissage automatique, les scientifiques des données et toute personne ayant une expérience en programmation Python qui souhaite améliorer ses compétences en ingénierie de l'IA. Inscrivez-vous dès aujourd'hui et maîtrisez les dernières technologies d'IA générative à l'avant-garde de l'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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Sujets

Informatique