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LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval (berufsbezogenes Zertifikat)

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LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval (berufsbezogenes Zertifikat)

Engineer Production-Ready LLM Systems.

Learn prompting, tuning, retrieval, and scalable architectures for reliable AI applications.

Bei Coursera Plus enthalten

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Was Sie lernen werden

  • Design and deploy production-grade LLM systems combining prompting, tuning, and retrieval

  • Build reliable, scalable AI pipelines with evaluation, monitoring, and governance

  • Apply responsible AI practices, ethics, and safety throughout the lifecycle of LLMs

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Product Requirements
  • Kategorie: Prompt Patterns
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Systems Architecture

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Berufsbezogenes Zertifikat – 6 Kursreihen

Production AI Model Development and Ethics

Production AI Model Development and Ethics

KURS 1, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.

  • Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.

  • Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.

  • Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Model Training
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Software Documentation
Building Reliable LLM Systems

Building Reliable LLM Systems

KURS 2, 18 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build scripts with lexical/semantic metrics to evaluate LLMs, diagnose hallucinations, and balance vector-search recall against latency.

  • Apply hypothesis testing, confidence intervals, and significance metrics to evaluate model accuracy and validate results from A/B experiments.

  • Utilize parameterized SQL and data manipulation to segment user logs, calculate retention, and securely retrieve large-scale datasets.

  • Analyze LLM performance gaps to prioritize technical fixes and implement remediation measures for production-level reliability.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Performance Testing
Kategorie: SQL
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Debugging
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: LLM Application
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Large Language Modeling
Testing and Refining LLM Applications

Testing and Refining LLM Applications

KURS 3, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply TDD to microservice endpoints and refactor modules based on code reviews to improve readability and reduce complexity.

  • Develop behavior and safety tests to ensure LLM outputs comply with policies and block unsafe changes to the model.

  • Apply data versioning to track artifacts and evaluate ML experiment runs to select production-ready models.

  • Create scripts using Python's argparse to automate multi-step computational workflows in cloud environments.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Security
Kategorie: Security Testing
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Test Driven Development (TDD)
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Software Testing
Kategorie: Unit Testing
Kategorie: Test Automation
Kategorie: Testability
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: CI/CD
Kategorie: SQL
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Test Script Development
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Test Case
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: LLM Application
Designing Production LLM Architectures

Designing Production LLM Architectures

KURS 4, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Compare synchronous and asynchronous architectures and apply 12-factor principles and container orchestration to deploy scalable microservices.

  • Analyze multi-region deployments, pinpoint latency bottlenecks, and design resilient architecture improvements via fault analysis.

  • Create Airflow DAGs to automate data workflows and analyze the impact of schema evolution on downstream processes and tests.

  • Analyze trade-offs between self-hosting models vs. managed APIs and evaluate proposed infrastructure for fault tolerance and cost.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Microservices
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Diagram Design
Kategorie: Scalability
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Cloud-Native Computing
Kategorie: Software Design
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: AWS CloudFormation
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Managed Services
Kategorie: Azure DevOps
Kategorie: Containerization
Evaluating LLM Performance and Efficiency

Evaluating LLM Performance and Efficiency

KURS 5, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create PRDs with requirements and success metrics, and evaluate features against user-story acceptance criteria to identify gaps.

  • Evaluate prompt patterns and compute-spend reports to implement model-optimization techniques that reduce operational costs.

  • Analyze pipelines using value-stream mapping to eliminate inefficiencies and prioritize chatbot KPI optimizations.

  • Create technical documentation for vector index updates and evaluate system effectiveness against business requirements.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Product Requirements
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Process Driven Development
Kategorie: Token Optimization
Kategorie: Process Design
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Business Process Automation
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: User Requirements Documents
Kategorie: Product Lifecycle Management
Kategorie: Process Mapping
Kategorie: Cost Containment
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Operational Efficiency
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Product Management
Advancing Your Career in Production AI

Advancing Your Career in Production AI

KURS 6, 1 Stunde

Was Sie lernen werden

  • Position yourself for senior AI roles by creating a strategic portfolio and mastering advanced system design and ethics-focused technical interviews.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: AWS CloudFormation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: AI Security
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Python Programming
Kategorie: SQL
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Communication
Kategorie: System Design and Implementation
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Technical Design
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: LLM Application

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.