Ang pagpili ng bansa ay nagpapakita ng mga kursong available sa rehiyon mo.
โ 4.5(2)โฑ 3 oras๐ 30 aralin
Mga Full-Stack Generative AI at AI Agents gamit ang Python
Bumuo at mag-deploy ng mga matatalinong aplikasyon gamit ang LangChain, LangGraph, mga vector database, at mga modernong daloy ng trabaho sa Python.
๐ฌAI instructor Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
๐Magsimula anumang oras Walang iskedyul o deadline โ mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
๐Sa Filipino Mga aralin, gawain at sertipiko โ lahat ay ganap na nasa wika mo.
Tungkol sa kursong ito
Habang umuunlad ang artificial intelligence mula sa mga simpleng chat interface patungo sa mga autonomous system, tumataas ang demand para sa mga developer na maaaring bumuo ng mga end-to-end na AI application. Kung gusto mong lumampas sa mga basic prompt at bumuo ng mga intelligent agent na maaaring mangatwiran, gumamit ng mga tool, at mag-access ng external data, kailangan mo ng matibay na pundasyon sa modernong AI engineering.
Ang text-based na kursong ito ay gagabay sa iyo mula sa mga ganap na pangunahing kaalaman sa Python at AI terminology hanggang sa pagdidisenyo, pagsubok, at pag-deploy ng mga production-ready generative AI system. Sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na mga paliwanag, structured code walkthroughs, at conceptual breakdowns, matututunan mo kung paano mag-architect ng retrieval-augmented generation (RAG) pipelines at multi-agent workflows na lumulutas ng mga kumplikado at totoong problema.
Ang matututunan mo:
- Unawain ang mga pangunahing konsepto ng AI, kabilang ang tokenization, embeddings, large language models (LLMs), at kung paano pinoproseso ng mga transformer architecture ang impormasyon.
- Magsanay sa modernong Python development gamit ang mga type hints, Pydantic para sa structured data validation, at async/await syntax para sa mga high-performance application.
- Bumuo ng mga retrieval-augmented generation (RAG) pipeline gamit ang mga vector database upang mag-query at kumuha ng konteksto mula sa mga custom dataset.
- Magdisenyo ng mga autonomous AI agent at multi-agent system gamit ang LangChain at LangGraph upang pamahalaan ang mga kumplikado at stateful na workflow.
- Mag-configure ng mga secure at containerized na kapaligiran gamit ang Docker upang matiyak ang tuluy-tuloy na pag-deploy at scalability ng iyong mga serbisyo ng AI.
- Maglapat ng mga advanced na prompt engineering techniques at structured output schemas upang magarantiya ang maaasahang mga tugon ng modelo.
Ang kurso ay nagsisimula sa mahahalagang terminolohiya, mga pangunahing kaalaman sa Python, at ang mga pangunahing mekanika ng mga language model. Mula doon, susulong ka sa mga structured text lesson na sumasaklaw sa prompting, vector search, agent state management, at mga containerized deployment strategies.
Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula at naghahangad na AI engineer na nagnanais ng isang malinaw, text-focused na landas patungo sa mundo ng generative AI. Hindi kinakailangan ang paunang karanasan sa artificial intelligence o machine learning.
Magsimulang magbasa ngayon upang makabisado ang mga tool at arkitektura na nagtutulak sa susunod na henerasyon ng intelligent software.
Ang makukuha mo
๐Certificate ng pagtatapos Idagdag sa LinkedIn profile mo
๐ฌPersonal na AI tutor Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
โพ๏ธLifetime access Bumalik anumang oras, walang expiry
๐ฑTelepono o computer Gumagana saanman, kahit anong device
๐ธ14-day refund Walang tanong
โกMaikli at focused 3 oras ng practical content
Mga review (2)
Ayลe Yฤฑlmaz
TRVerified learner
โ 4 ยท 04.07.2026
Good introduction to the topic. The structure was logical, and most of the examples were relevant, though I wished for more depth in certain areas.
ๆธก่พบ ้ขฏๅคช
JPVerified learner
โ 5 ยท 25.05.2026
A truly excellent learning experience. The flow was logical and the examples were super helpful.