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Spezialisierung „GenAI Data and Analytics Academy“

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Spezialisierung „GenAI Data and Analytics Academy“

GenAI Data and Analytics Academy.

Master GenAI, LLMs & Agents: From Data Pipelines to Model Deployment at Scale

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Ritesh Vajariya

Dozenten: Starweaver

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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

  • Design and implement comprehensive data pipelines for GenAI applications.

  • Develop and deploy autonomous AI agents and multi-agent systems.

  • Analyze prompt engineering and chain management for LLMs.

  • Build production-ready GenAI applications with monitoring and safety systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: AI Personalization
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Engineering
  • Kategorie: Enterprise Application Management
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: CrewAI
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Vector Databases

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2025

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Master GenAI foundational concepts and LLM integration strategies for building scalable enterprise applications.

  • Construct advanced prompt engineering workflows with multi-step chains and context optimization.

  • Implement enterprise GenAI use cases with systematic design and ROI measurement frameworks.

  • Develop production-ready conversation systems with template engines and quality assurance protocols.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Scalability
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Debugging
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Program Evaluation
Kategorie: Enterprise Application Management

Was Sie lernen werden

  • Construct enterprise-grade data processing pipelines with quality validation and AI-ready formatting.

  • Implement sophisticated RAG architectures with vector search, embeddings, and context management.

  • Deploy advanced RAG optimization techniques including reranking, metadata filtering, and adaptive strategies.

  • Develop specialized customer support RAG systems with context-aware personalization and performance tracking.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Database Systems
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Talent Pipelining
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Engineering
Kategorie: Data Engineering

Was Sie lernen werden

  • Construct autonomous AI agents with CrewAI framework, tool integration, and decision-making capabilities.

  • Implement sophisticated multi-agent coordination systems with communication protocols and task delegation.

  • Deploy specialized customer support agents with knowledge base integration and escalation management.

  • Apply agent safety frameworks and testing protocols for reliable production deployment.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scalability
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Collaboration
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: CrewAI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Logical Reasoning

Was Sie lernen werden

  • Execute advanced fine-tuning workflows including LoRA optimization and domain-specific model customization.

  • Implement enterprise-scale deployment strategies with containerization, monitoring, and infrastructure automation.

  • Construct comprehensive production monitoring and maintenance protocols with automated alerting and performance tracking.

  • Apply advanced optimization techniques including caching, edge deployment, hybrid routing, and emerging technology adoption strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Scalability
Kategorie: Containerization
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Automation
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Security
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Docker (Software)

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Felipe M.

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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.

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