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Generative AI Application Integration Patterns

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Generative AI Application Integration Patterns

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niveau Débutant

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Understand core GenAI concepts such as pre-training, fine-tuning, and RAG.

  • Apply frameworks for integrating AI into applications through real-world examples.

  • Implement ethical practices for responsible AI development and deployment.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : AI Product Strategy
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Cloud Development
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Cloud Computing Architecture
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Real Time Data

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décembre 2025

Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 10 modules dans ce cours

In this section, we explore generative AI integration patterns, transformer and diffusion model architectures, and responsible experimentation strategies to enable practical AI applications.

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2 vidéos4 lectures1 devoir

In this section, we explore methods to identify generative AI (GenAI) use cases using interaction frameworks, analyze business value, and differentiate between comprehensive and generative applications.

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1 vidéo3 lectures1 devoir

In this section, we cover integrating GenAI into workflows, focusing on real-time interactions, prompt processing, and model monitoring for continuous improvement.

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1 vidéo3 lectures1 devoir

In this section, we explore batch and real-time integration patterns for LLMs, focusing on throughput, latency, and pipeline design for practical system implementation.

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1 vidéo3 lectures1 devoir

In this section, we explain how to extract metadata from 10-K reports using GenAI and cloud tools.

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In this section, we explore Generative AI for financial document summarization and cloud integration.

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In this section, we cover real-time intent classification and AI integration for fast user interactions.

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In this section, we cover RAG systems for financial services, including use cases, architecture, and implementation.

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In this section, we explore operationalizing GenAI integration patterns with a focus on scalability and compliance.

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1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we examine responsible AI practices for GenAI applications, focusing on fairness, interpretability, privacy, and security to ensure ethical and compliant AI systems.

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1 vidéo8 lectures1 devoir

Instructeur

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