एक अच्छी शुरुआत। संरचना ज्यादातर स्पष्ट थी, लेकिन काश कुछ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण होते। फिर भी, बहुत कुछ सीखा।
AI एजेंट्स का निर्माण: Python में मल्टी-एजेंट सिस्टम्स को डिज़ाइन करना
Python में सहयोगी AI एजेंट्स की टीमों को डिज़ाइन करना, प्रोग्राम करना और समन्वयित करना सीखें जो तर्क कर सकें, जटिल कार्यों को हल कर सकें और बाहरी उपकरणों से जुड़ सकें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
सिंगल-प्रॉम्प्ट चैटबॉट्स वह सब हासिल करने की बस शुरुआत हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) कर सकती है। एजेंटिक AI (agentic AI) में संक्रमण करके, आप स्वायत्त सिस्टम (autonomous systems) बना सकते हैं जो जटिल व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए तर्क करते हैं, योजना बनाते हैं और सहयोग करते हैं।
यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको Python का उपयोग करके AI एजेंट्स की परिष्कृत, समन्वित टीमों को इंजीनियर करने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन करता है। आप मूलभूत तर्क फ्रेमवर्क (foundational reasoning frameworks) को समझने से लेकर ऐसे वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने तक आगे बढ़ेंगे जो कई एजेंट्स को कार्यों को साझा करने, बाहरी APIs का उपयोग करने और गतिशील रूप से निर्णय लेने की अनुमति देते हैं।
आप क्या सीखेंगे:
- एजेंटिक AI की मूलभूत अवधारणाओं को समझें, जिसमें स्वायत्त तर्क (autonomous reasoning), योजना (planning) और स्मृति (memory) शामिल हैं।
- एजेंट के निर्णय लेने में मार्गदर्शन करने के लिए Chain-of-Thought और ReAct जैसे उन्नत प्रॉम्प्टिंग पैटर्न को लागू करें।
- रूटिंग (routing), पैरेललाइज़ेशन (parallelization), और सहयोगी मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन (collaborative multi-agent orchestration) का उपयोग करके संरचित एजेंटिक वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें।
- डेटाबेस, सर्च टूल्स और बाहरी APIs को एकीकृत करके एजेंट्स को दुनिया के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम करें।
- अपने एजेंट्स को कस्टम डेटा में स्थापित करने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) और बुनियादी वेक्टर डेटाबेस पैटर्न लागू करें।
- मल्टी-एजेंट सिस्टम्स के लिए कार्यात्मक टेक्स्ट-आधारित प्रोटोटाइप बनाएं, जैसे कि स्वचालित प्लानर और टास्क मैनेजर।
आप चरण-दर-चरण कोडिंग अभ्यासों में जाने से पहले मुख्य परिभाषाओं और आर्किटेक्चरल पैटर्न से शुरुआत करेंगे। प्रत्येक मॉड्यूल विस्तृत पाठ स्पष्टीकरण, संरचनात्मक वॉकथ्रू और व्यावहारिक Python कोड स्निपेट्स के माध्यम से आपकी समझ को मजबूत करता है।
यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, तकनीकी उत्साही लोगों और उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बुनियादी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से स्वायत्त AI सिस्टम बनाने की ओर बढ़ना चाहते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ्रेमवर्क के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python की बुनियादी जानकारी सहायक होगी।
AI एजेंट्स की अपनी पहली सहयोगी टीम का निर्माण शुरू करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
AI एजेंट्स का निर्माण: Python में मल्टी-एजेंट सिस्टम्स को डिज़ाइन करना
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
AI एजेंट्स का निर्माण: Python में मल्टी-एजेंट सिस्टम्स को डिज़ाइन करना
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प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (3)
यह एक बढ़िया कोर्स है। संरचना तार्किक है और ज़्यादातर उदाहरण मददगार थे। हालाँकि, कुछ और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की आवश्यकता है।
यह एक अच्छी शुरुआत थी। संरचना तार्किक है, और यह मूल बातों को प्रभावी ढंग से कवर करता है। उन्नत शिक्षार्थियों के लिए शायद बहुत परिचयात्मक हो।
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
⚡ शुरुआत के लिए बेस्ट
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लैंगग्राफ तथा लैंगचेन के साथ एजेंटिक एआई विकास
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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