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Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC (berufsbezogenes Zertifikat)

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Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC (berufsbezogenes Zertifikat)

Build and Operate Autonomous Agent Systems.

Learn agent design, MLOps, and security governance with hands-on projects for ML/AI practitioners.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design modular agent architectures and translate goals into reward signals for aligned behavior.

  • Build CI/CD and retraining pipelines that detect drift and promote vetted models to production.

  • Create reproducible telemetry pipelines, dashboards, and analytics to monitor agent performance.

  • Apply threat modeling and dependency analysis to secure agentic systems and document mitigations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: A/B Testing
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: DevSecOps
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Secure Coding
  • Kategorie: Software Engineering
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Threat Modeling
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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Berufsbezogenes Zertifikat – 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Design ethical RL reward functions that align agent behavior and analyze AI's legal and societal implications.

  • Build modular, scalable agent systems with clear APIs using advanced reasoning-loop architectures like ReAct.

  • Apply search algorithms & Big-O analysis to optimize pipelines, balancing performance, cost, and success rates.

  • Build reusable ML pipelines to transform data and apply interpretability techniques to detect model bias.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: System Design and Implementation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: API Design
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Business Ethics
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Artificial Intelligence

Was Sie lernen werden

  • Build automated CI/CD pipelines to retrain and redeploy models, triggered by drift detection analysis.

  • Write clean, performant Python by applying profiling, testing, and dependency management best practices.

  • Implement anomaly detection using statistical methods and create a human feedback loop to label data and retrain models.

  • Create unbiased datasets, evaluate hyperparameters, and analyze model performance to recommend a production model.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: DevOps
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Integration Testing
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: AI Security
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Sampling (Statistics)

Was Sie lernen werden

  • Use data aggregation and A/B testing to analyze metrics, create clear visualizations, and build automated KPI alerts.

  • Clean raw data, evaluate quality trade-offs, and create reproducible, versioned notebooks for peer replication.

  • Secure APIs using OWASP guidelines, analyze vulnerability scans, and evaluate secret management solutions.

  • Create structured threat models to analyze, document, and prioritize system security risks and vulnerabilities.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Analytics
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: DevSecOps
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Application Security
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: AI Security
Kategorie: Threat Modeling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: API Gateway
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Cyber Governance

Was Sie lernen werden

  • Develop portfolio artifacts (e.g., project write-up, reproducibility README, demo script) to showcase agent design and governance work.

  • Compose a role-specific resume and LinkedIn summary that articulates expertise in systems, MLOps, and security governance.

  • Design a 5–7-minute technical presentation to explain problem framing, design decisions, evaluation, and mitigation strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Security
Kategorie: Communication Strategies
Kategorie: Professional Development
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Verbal Communication Skills
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: GitHub
Kategorie: Technical Writing
Kategorie: Project Documentation
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Coaching

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

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Häufig gestellte Fragen

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