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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

Starweaver
Ritesh Vajariya

Dozenten: Starweaver

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
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: Engineering
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Prompt Patterns
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: AI Workflows
  • 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

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

GenAI Foundations and Prompt Engineering

GenAI Foundations and Prompt Engineering

KURS 1, 6 Stunden

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: Generative AI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Scalability
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Program Evaluation
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Debugging
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Case Studies
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Model Evaluation
GenAI Data Engineering and RAG Systems

GenAI Data Engineering and RAG Systems

KURS 2, 7 Stunden

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: Data Pipelines
Kategorie: Scalability
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Embeddings
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Talent Pipelining
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Engineering
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Engineering
GenAI Foundations and AI Agents Development

GenAI Foundations and AI Agents Development

KURS 3, 6 Stunden

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: Responsible AI
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: CrewAI
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: Collaboration
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: AI Integrations
GenAI Model Development and Production Engineering

GenAI Model Development and Production Engineering

KURS 4, 11 Stunden

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: Scalability
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Automation
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Generative AI

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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.

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Häufig gestellte Fragen