Mga Pundasyon ng Generative AI at Multi-Agent Systems — PickAClass
4.0 (1) ⏱ 2 oras 48 min 📚 28 aralin

Mga Pundasyon ng Generative AI at Multi-Agent Systems

Matutong magdisenyo ng mga autonomous agent at magpatupad ng retrieval-augmented generation upang makabuo ng matatalinong, multi-agent AI systems mula sa simula.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Habang nag-e-evolve ang AI lampas sa simpleng chatbots, ang kakayahang mag-ugnay ng maraming espesyal na ahente ay nagiging pamantayan para sa paglutas ng kumplikadong problema sa totoong mundo. Ang kursong ito ay nagbibigay ng malinaw, nakabatay sa teksto na landas patungo sa mundo ng mga autonomous system at advanced na AI architectures, na nakatuon sa kung paano magkakasamang gumagana ang iba't ibang entity ng AI upang makamit ang isang karaniwang layunin. Lilipat ka mula sa pag-unawa sa mga pangunahing prompt patungo sa pagdidisenyo ng mga collaborative agent network na maaaring maghanap, mangatwiran, at kumilos sa data nang awtonomo. Sa pagtatapos ng programang ito, magkakaroon ka ng kaalaman upang bumuo ng sopistikadong AI workflows na higit pa sa simpleng pagbuo ng teksto. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng Generative AI at modernong language model architectures. - Ipatupad ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) upang ikonekta ang mga modelo ng AI sa mga panlabas na pinagmumulan ng data. - Ilapat ang mga semantic search techniques at vector database concepts upang mapabuti ang pagkuha ng impormasyon. - Magdisenyo ng mga autonomous agent na may kakayahang magplano ng mga gawain at makipag-ugnayan sa mga panlabas na tool. - Bumuo ng multi-agent workflows kung saan nagtutulungan ang mga espesyal na entity upang malutas ang mga kumplikadong problema. - Magsanay ng prompt engineering patterns partikular para sa agentic reasoning at paggawa ng desisyon. Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya at foundational AI concepts bago lumipat sa mechanics ng RAG pipelines at ang lohika na kinakailangan upang i-orkestra ang maraming autonomous agent. Uunlad ka sa pamamagitan ng nakasulat na paliwanag at code examples na nagpapakita kung paano pamahalaan ang state at memory sa kumplikadong AI systems. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga technical learner at developer na bago sa multi-agent systems at gusto ng isang structured na pagpapakilala sa larangan nang walang anumang prerequisites. Simulan ang pagbuo ng susunod na henerasyon ng collaborative AI systems ngayon.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    2 oras 48 min ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Mga Pundasyon ng Generative AI at Multi-Agent Systems
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Mga Pundasyon ng Generative AI at Multi-Agent Systems
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (1)

Silvia Hristova BG
★ 4 · 10.06.2026

The course was informative. I appreciated the structure and the examples, though some topics felt a little rushed. Overall, a decent experience.

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing