Advanced LangChain

Learn Functions, Tools and Agents with LangChain

Learn Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5

Statistical Learning

Artificial Intelligence

A comprehensive program focusing on building and deploying Generative AI solutions using LangChain, Llama Index, and OpenAI. The course covers a wide range of topics from fundamentals to advanced applications.

¡Descubre el fascinante mundo de ChatGPT y LL Ms en acción! Domina desde cero hasta convertirte en un experto en el curso "Guía Completa de ChatGPT y LL Ms en acción". Aprende a utilizar las poderosas herramientas de LL Ms y ChatGPT para impulsar tu conocimiento.  En un mundo cada vez más impulsado por la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje Grande (LL Ms) desempeñan un papel fundamental en la sociedad. Estos modelos revolucionarios tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con la tecnología, desde asistentes virtuales hasta chatbots y sistemas de recomendación personalizados. Dominar los LL Ms te permitirá impulsar la innovación, crear soluciones inteligentes y satisfacer las crecientes demandas de una sociedad cada vez más conectada. Con este curso, estarás preparado para marcar la diferencia en el mundo de la inteligencia artificial generativa y aprovechar al máximo el potencial que ofrecen los LL Ms en la sociedad, trabajo y vida diaria.¿Que aprenderás en el curso?Conviértete en un experto en modelos de lenguaje: Aprende desde los conceptos básicos hasta las técnicas avanzadas para aprovechar al máximo los LL Ms y transforma tus habilidades en el campo de la inteligencia artificial generativa.Aprende a utilizar herramientas clave: Descubre las herramientas esenciales, como la API de OpenAI, Hugging Face y LangChain, y domina su integración en tus proyectos de LL Ms y NLP.Mejora el rendimiento de tus modelos: Domina el Prompt Engineering y obtén resultados óptimos en tus interacciones con ChatGPT. Aprende a seleccionar el modelo adecuado y a aplicar técnicas de transfer learning para potenciar tus proyectos.Amplía las capacidades de ChatGPT y LangChain con LangChain y Agentes: Descubre cómo encadenar varios LL Ms y dale nuevas habilidades a tus modelos. Aprende a programar workflows y a i

Are you excited about the future of AI where intelligent agents can think, act, and collaborate to solve complex tasks autonomously? Welcome to the Complete Agentic AI Bootcamp with Lang Graph and LangChain — your one-stop course to master the art of building agentic AI applications from scratch!This course is designed to teach you everything you need to know about Agentic AI, Lang Graph, and LangChain — two of the most powerful frameworks for building intelligent AI agents and multi-agent systems.You will start by understanding the fundamentals of Agentic AI — how it differs from traditional AI models, the key components of agents (memory, tools, decision-making), and real-world use cases.We will then dive deep into Lang Graph, a cutting-edge framework that helps you design complex agent workflows using graphs, events, and state transitions. You’ll also learn how to combine LangChain's power with Lang Graph to build production-ready agent applications.Throughout the course, you will build real-world projects step-by-step, including:Creating single intelligent agents with memory and tool-usage capabilities.Designing multi-agent collaboration systems with message passing and shared goals.Implementing autonomous research assistants, task automation bots, and retrieval-augmented generation (RAG) agents.You will not just learn theory — you will build and deploy multiple end-to-end agentic applications, gaining real-world experience in constructing powerful AI systems.By the end of this course, you will have the skills and confidence to create your own AI agents and deploy complex agentic applications for various domains like search, research, task planning, customer support, and beyond.What You Will Learn:Core concepts behind Agentic AI and how intelligent agents operate.Hands-on mastery of Lang Graph and LangChain for b

This course contains the use of artificial intelligence :)COURSE WAS RE-RECORDED and supports- LangChain Version 1.0+Ideal students are software developers / data scientists / AI/ML EngineersWelcome to the AI Agents with LangChain and Lang Graph Udemy course - Unleashing the Power of Agentic AI!This  course is designed to teach you how to QUICKLY harness the power the LangChain & Lang Graph libraries for LLM applications and Agentic AI. This course will equip you with the skills and knowledge necessary to develop cutting-edge LLM solutions for a diverse range of topics.Please note that this is not a course for beginners. This course assumes that you have a background in software engineering and are proficient in Python. I will be using Pycharm IDE but you can use any editor you'd like since we only use basic feature of the IDE like debugging and running scripts .What You’ll Build:  No fluff. No toy examples. You’ll build:Search Agent Documentation Helper – A chatbot over Python package docs (and any data you choose), using advanced retrieval and RAG.Slim ChatGPT Code Interpreter – A lightweight code execution assistant.Prompt Engineering Theory Section Introduction to Lang Graph Introduction to Model Context Protocol (MCP)Ice Breaker Agent – An AI agent that searches Google, finds Linked In and Twitter profiles, scrapes public info, and generates personalized icebreakers.The topics covered in this course include:AI Agents Agentic AIAI Engineering LangChain, Lang GraphLLM + GenAI History

Dans ce cours, tu plongeras dans le monde de l'IA générative avec les LL Ms (Large Language Models), en explorant le potentiel de la combinaison de LangChain avec Python. Ce cours complet est conçu pour t'apprendre à exploiter RAPIDEMENT la puissance de la bibliothèque LangChain pour des applications LL Ms. Il te permettra d'acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour développer des solutions LLM de pointe pour une gamme variée de sujets.LangChain est un framework pour faire évoluer les LL Ms comme ChatGPT avec des sources de données externes et des AP Is pour améliorer les capacités. Les composants clés de LangChain, tels que les chaînes, les modèles, les outils et les agents seront présentés, ainsi que la manière de les utiliser pour développer des solutions NLP robustes.  Le concept de RAG (Retrieval-Augmented Generation) sera exploré, y compris les processus de stockage et de récupération de l'information. Tu apprendras à mettre en œuvre des magasins vectoriels et à comprendre l'importance des embeddings et la manière de les utiliser efficacement. Nous montrerons également comment utiliser RAG pour interagir avec des documents PDF et des pages web. En outre, tu auras l'occasion d'explorer l'intégration d'agents et d'outils, comme l'utilisation de LLM pour effectuer des recherches sur le web et récupérer des informations récentes.En guise de projet, tu apprendras à créer un chatbot personnalisé qui cherche sur le web et dotée d'une mémoire pour les questions-réponses. De plus, tu appliqueras le RAG pour lire et questionner n'importe quel type de PD Fs.Tu apprendras :Ce qu'est LangChain et comment il élargit ce que les assistants d'IA peuvent exploiter Intégrer LangChain à OpenAI, MistralAI et Hugging Face de m

In this course I will teach you how to use LangChain to build LLM powered Applications and I will be using Open source models from Hugging Face What is LangChain?LangChain serves as a framework aimed at streamlining the development of applications utilizing Large language models. Functioning as a language model integration framework, LangChain's applications align closely with those of language models, spanning document analysis, summarization, chatbots, and code analysis.What is an LLM?A Large Language Model (LLM) is a type of artificial intelligence model that is trained on a vast amount of text data. It’s designed to generate human-like text based on the input it receives.In this course, I will be using LL Ms such as Llama 2 7B and Mistral 7B.What is LCEL?LangChain Expression Language (LCEL) emerges as a declarative method within the LangChain framework, enabling effortless composition of chains. From its inception, LCEL prioritizes seamless transition from prototypes to production, accommodating a spectrum of complexities, from straightforward "prompt + LLM" sequences to intricate chains comprising hundreds of steps. Noteworthy features encompass streaming support for optimal time-to-first-token, asynchronous capabilities for versatile API usage, and optimized parallel execution for reduced latency. LCEL further offers configurations for retries, fallbacks, and access to intermediate results, enhancing reliability and debugging.In this course you learn - LangChain Basics - LangChain Expression Language- Chains- Memory- Agents and Tools- RAG etc Disclaimer: In this course I won't be using OpenAI API instead I would be using Open source models from Hugging Face and i will be using windows, kaggle

Neste curso, você se aprofundará no universo da IA Generativa com LL Ms (Large Language Models), explorando o potencial da combinação entre LangChain e Python. Você implementará soluções proprietárias (ChatGPT) e modelos open source modernos, como Llama e Phi. Por meio de projetos práticos e reais, você desenvolverá aplicações inovadoras, incluindo um assistente virtual personalizado e um chatbot que interage com documentos e vídeos. Vamos explorar técnicas avançadas como RAG e agentes, além de utilizar ferramentas como Streamlit para criar interfaces intuitivas. Você aprenderá a utilizar essas tecnologias gratuitamente no Google Colab e também a executar os projetos em ambiente local.Na introdução, você será apresentado à teoria dos Grandes Modelos de Linguagem (LL Ms) e seus conceitos fundamentais. Além disso, será explorado o ecossistema da Hugging Face, que oferece soluções modernas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Você aprenderá a implementar LL Ms utilizando tanto o pipeline da Hugging Face quanto a biblioteca LangChain, compreendendo as vantagens de cada abordagem.Na segunda parte, será abordado o domínio da LangChain. Você aprenderá a acessar modelos de código aberto, como o Llama da Meta e o Phi da Microsoft, além de LL Ms proprietárias, como o ChatGPT da OpenAI. Será explicado como realizar a quantização de modelos, com o objetivo de melhorar a performance e a escalabilidade. Também serão apresentados os principais componentes do LangChain, como chains, templates e tools, e como utilizá-los para desenvolver soluções robustas em PLN. Técnicas de engenharia de prompt serão abordadas para ajudar a obter resultados mais precisos. O conceito de RAG (Retrieval-Augmented Generation) será explorado, incluindo o processo de armazenamento e recuperação de informações. Você aprenderá a implementar bancos de dados vetoriais (vector stores) e entenderá a importância dos embeddings e como utilizá-los de forma eficaz. Também será mostrado como usar RAG para inter

Yapay Zeka uygulamaları geliştirmek, LangChain'e hakim olmak, Retrieval Augmented Generation örnekleri geliştirmek ve  LLM orkestrasyonu konusunda uzmanlaşmak istiyorsanız şu anda doğru yerdesiniz!Bu eğitim ile LangChain'in nasıl çalıştığını, nasıl kullanıldığını, RAG gibi önemli konseptlerin nasıl uygulandığını örnekler yaparak öğrenceksiniz. Eğitim içerisinde anlatılan tüm teknik konular translator, ileri seviye chatbot, ileri seviye RAG gibi uygulamalar yapılarak pekiştirilmektedir. Profesyonel anlamda ortaya uygulamalar koymak için gerekli olan tüm bilgilerin de üstünden geçeceğimiz bu eğitime katılmak için temel programlama bilgisine sahip olmanız gerekmektedir.Kurs Udemy'de 350.000+ öğrenciye Yazılım ve Siber Güvenlik eğitimleri veren ve Boğaziçi Üniversitesi'nde Yazılım Eğitmeni olan Atıl Samancıoğlu tarafından veriliyor! Siz de Yapay Zeka orkestrasyonuna adım atmak istiyorsanız aşağıdaki detaylı açıklamayı inceleyip kursa hemen kayıt olabilirsiniz.Bu kursta LangChain, RAG vb. birçok konuyu beraber işleyeceğiz. Eğitimin içindeki bölümlerde değineceğimiz konulardan bazıları şunlar:LangChain Langgraph Retrieval Augmented Generation Agents Message History, Memory Management Langsmith Langserve Vectorstore ChromaDB OpenAI API Custom GP Tsİçerik & Genel GörünüşBu kurs yapay zeka araçları geliştirmeyi ve özellikle de büyük dil modellerini bu sürece dahil etmeyi düşünenler için idealdir. LLM'lerin LangChain ile nasıl yönetilebileceğini, Langgraph ile Agent'larımızın nasıl koordine edilebileceğini, RAG gibi ileri seviye konuların nasıl basit hale getirileceğini pratik projeler yaparak göreceğiz.Eğitim pratik odaklı olsa da kesinlikle teorik boyutu aksatılmadan en ince detayları işlemeyi ih

Este curso foi desenvolvido para proporcionar uma experiência prática e profunda no uso de modelos de linguagem, ferramentas avançadas e estratégias de implementação voltadas para a criação de soluções baseadas em inteligência artificial. A seguir, apresentamos os tópicos que serão abordados:Seção 1: OpenAI e Suas Ferramentas Poderosas Introdução aos Modelos de Linguagem da OpenAI:Compreenda os fundamentos dos modelos como GPT-4, suas capacidades, limitações e potenciais de aplicação.Construindo Chatbots Personalizados:Aprenda a criar chatbots sofisticados e altamente customizáveis para atender às necessidades específicas do usuário.Function Calling:Entenda como utilizar o recurso de function calling para integrar modelos a sistemas externos e realizar chamadas dinâmicas de funções.Explorando Imagens com DALL·E:Descubra como gerar, editar e utilizar imagens criadas com DALL·E em soluções práticas.Trabalhando com Áudio:Explore o potencial das ferramentas de reconhecimento e síntese de voz da OpenAI, como Whisper e outros recursos inovadores.Melhores Práticas de Integração:Saiba como conectar as ferramentas OpenAI de maneira eficiente a outras tecnologias e AP Is.Seção 2: Fundamentos e Ferramentas do LangChain Introdução ao LangChain:Descubra como o LangChain facilita a integração de LL Ms em fluxos de trabalho complexos.Modelos (Models):Configure e gerencie LL Ms e seus parâmetros para diferentes necessidades.Templates de Prompts:Crie e otimize prompts utilizando as classes de prompt template para maximizar a eficácia do modelo.Análise de Saída (Output Parser):Aprenda a estruturar e interpretar as

ChatGPT revolutionises businesses, how we work and greatly influences our lives. It is much more than a famous Web and mobile applications everyone is using now. Its creators recently released a publicly available API enabling creation of sophisticated AI Apps utilising the power of GPT models to most difficult Natural Language Processing tasks and beyond.This course aims at Python developers to teach how to harness the power of latest and greatest Large Language Models in custom, innovative applications, how to interface existing data in various formats with ChatGPT available through the API.You will learn the magic of LangChain - the Python Library delivering ever growing ecosystem of tools and integrations necessary to build the AI Apps. LangChain offers not only convenient wrappers around ChatGPT model AP Is, but has plenty of ready-made classes and functions facilitating creation and use of Chat Memory, Vector DBs for semantic search of relevant documents, and blueprints of powerful Agents, capable of using Python functions in your environment to get access to local, proprietary data.The course is very practical and consists of dozens of practical demonstrations of Python code solving various AI tasks. You will get detailed, precise and in-depth explanation of all presented concepts and algorithms.All of the code used in the course is available for your download from Git Hub repository. You can use it as a basis to further exploration and experimentation leading to quick and easy development of real-life AI Apps.