RAG-systemen en AI-agenten bouwen met Python en OpenAI

De overgang van eenvoudige chatbots naar geavanceerde AI-systemen vereist een diepgaand begrip van hoe modellen interageren met externe gegevens en autonome taken uitvoeren.Deze cursus leert u hoe u die kloof kunt overbruggen door vanaf de grond robuuste, databewuste applicaties te bouwen. Je zult vooruitgang boeken van fundamentele API-interacties tot het maken van complexe multi-agent systemen die kunnen redeneren, plannen en uitvoeren.Tegen het einde van de cursus kunt u AI-oplossingen ontwerpen en implementeren die zowel nauwkeurig als contextueel relevant zijn voor specifieke zakelijke behoeften. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele architectuur van Generative AI en Large Language Models. - Bouw Retrieval-Augmented Generation (RAG) -systemen om AI-reacties op feitelijke gegevens te gronden. - Implementeer vectordatabases en semantisch zoeken voor efficiënt ophalen van informatie. - Ontwerp autonome AI-agenten die gespecialiseerde tools gebruiken om workflows met meerdere stappen te voltooien. - Oefen het evalueren van AI-prestaties met behulp van moderne statistieken voor context en feitelijke nauwkeurigheid. - Pas orkestratieframeworks toe om de samenwerking tussen meerdere AI-agenten te beheren. De cursus begint met essentiële terminologie en de basisprincipes van prompt engineering voordat u overgaat tot de technische implementatie van vectorwinkels en agentic logic.U leert door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en praktische codevoorbeelden die zijn ontworpen voor onmiddellijke toepassing. Deze cursus is voor beginners die een basiskennis hebben van Python en zich willen specialiseren in AI-ontwikkeling.Ervaring met machine learning of AI-API's is niet vereist. Begin uw reis in de wereld van agentic AI en geavanceerde retrieval systemen.