
कोर्स परिचय:
यह AI एजेंट एप्लिकेशन-डेवलपमेंट सिस्टम कोर्स LLM की बुनियादी बातों से लेकर प्रोडक्शन-ग्रेड एजेंट सिस्टम डेवलपमेंट तक की पूरी श्रृंखला को कवर करता है। कोर्स में LLM के मूल सिद्धांत, टोकन, हैलुसिनेशन, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग समझाए जाते हैं; एजेंट आर्किटेक्चर, प्लानिंग, मेमोरी सिस्टम, टूल कॉलिंग और RAG रिट्रीवल ऑगमेंटेशन का गहन विश्लेषण किया जाता है; LangChain, CrewAI जैसे प्रमुख फ्रेमवर्क का विस्तार से वर्णन, वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन और मल्टी-एजेंट सहयोग सिखाया जाता है; एंटरप्राइज़-ग्रेड सिस्टम डिज़ाइन, उच्च कनकरेंसी, प्रदर्शन/लागत अनुकूलन, एजेंट गुणवत्ता मूल्यांकन और सुरक्षा जोखिम संरक्षण शामिल है; कई उद्योगों के एजेंट व्यावहारिक केसों के साथ, तकनीकी बाधाओं और भविष्य की दिशाओं का विश्लेषण किया जाता है। उन डेवलपर्स और AI पेशेवरों के लिए उपयुक्त जो प्रोडक्शन में उपयोग योग्य एजेंट सिस्टम बनाना चाहते हैं।
कोर्स सूची:
1.01_AI एजेंट क्या है; पारंपरिक AI से इसमें क्या अंतर है
10.10_एजेंट को मेमोरी की आवश्यकता क्यों है_
100.06_CrewAI क्या है, इसका डिज़ाइन दर्शन क्या है
101.07_OpenAI Assistants API में कौन-कौन से मुख्य फ़ीचर हैं
102.08_अपने प्रोजेक्ट के लिए उपयुक्त Agent फ़्रेमवर्क कैसे चुनें
103.09_ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क या स्वयं निर्मित Agent फ़्रेमवर्क
104.10_Agent का वर्कफ़्लो कैसे डिज़ाइन करें
105.11_Agent वर्कफ़्लो में DAG और लूप फ़्लो के बीच कैसे चुनें
106.12_मल्टी-Agent ऑर्केस्ट्रेशन की मुख्य चुनौती क्या है
107.13_AgentPipeline कैसे बनाएं
108.14_Agent की ऑब्ज़र्वेबिलिटी कैसे लागू करें
11.11_इन्फ़रेंस इंजन क्या है_
110.01
इस कोर्स के साथ सामग्री पैक मिलता है। कोर्स का अनुरोध करने के बाद सदस्यों को ईमेल पर एक्सेस लिंक मिलता है।