This course explores how Generative AI is transforming modern cloud solutions by combining large language models with scalable cloud architectures. Learners gain a strategic understanding of how AI-driven systems are designed, deployed, and governed in real-world cloud environments.
Generative AI for Cloud Solutions
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Understand the fundamentals of generative AI, large language models, and their integration with cloud platforms.
Explore advanced techniques such as fine-tuning, prompt engineering, and responsible AI practices.
Gain insights into the development and deployment of AI applications using frameworks like LLMOps and Assistants APIs.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Cloud Computing Architecture
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Multimodal Prompts
- Kategorie: Cloud Deployment
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: LangChain
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2026
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
In this section, we explore conversational AI and generative AI, focusing on LLMs, open source vs closed source models, and cloud computing for scalable AI implementation.
Das ist alles enthalten
2 Videos9 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore NLP evolution and the role of transformers in AI communication and model development.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover domain-specific LLM fine-tuning, PEFT, and evaluation methods to improve accuracy and reliability.
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1 Video6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM accuracy, focusing on vector databases, chunking strategies, and real-world applications like chatbots and recommendation systems.
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1 Video7 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore prompt engineering techniques, emphasizing RAG integration, LLM interaction design, and ethical considerations for effective AI applications.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore generative AI app development frameworks like Semantic Kernel and LangChain, autonomous agents, and LLMOps for operationalizing LLM-based applications.
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1 Video8 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore scaling ChatGPT in cloud environments, analyzing TPM, RPM, and PTU limits, and designing enterprise-ready architectures for efficient and reliable generative AI solutions.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we examine security and privacy challenges in generative AI, focusing on risk mitigation, access controls, and secure deployment strategies for LLMs.
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1 Video8 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore responsible AI (RAI) principles, address LLM challenges, and evaluate Deepfake risks to ensure ethical, transparent, and safe AI development.
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1 Video8 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore future AI trends, including multimodal interactions and ChatGPT's evolving trajectory.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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Felipe M.
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