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Generative AI for Cloud Solutions

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

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Generative AI for Cloud Solutions

Instructeur : Packt - Course Instructors

Inclus avec

10 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

10 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Understand the fundamentals of generative AI, large language models, and their integration with cloud platforms.
Explore advanced techniques such as fine-tuning, prompt engineering, and responsible AI practices.
Gain insights into the development and deployment of AI applications using frameworks like LLMOps and Assistants APIs.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cloud Computing
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : AI Security
Catégorie : Scalability
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Multimodal Prompts
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Cloud Computing Architecture

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Vector Databases
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : LangChain

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

février 2026

Évaluations

10 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 10 modules dans ce cours

This course explores how Generative AI is transforming modern cloud solutions by combining large language models with scalable cloud architectures. Learners gain a strategic understanding of how AI-driven systems are designed, deployed, and governed in real-world cloud environments.

Through a structured journey from NLP foundations to advanced LLM-based application development, the course helps learners build practical skills in fine-tuning models, retrieval-augmented generation, and prompt engineering. You will learn how to design, deploy, and scale AI-powered cloud applications while addressing operational and performance challenges. What sets this course apart is its balance of conceptual depth and hands-on architectural thinking. It connects core AI concepts with real-world cloud deployment patterns, Dev frameworks, and LLMOps practices. This course is ideal for cloud engineers, software developers, architects, and technology professionals looking to integrate Generative AI into cloud solutions. A basic understanding of cloud computing and software development concepts is recommended.

In this section, we explore conversational AI and generative AI, focusing on LLMs, open source vs closed source models, and cloud computing for scalable AI implementation.

Inclus

2 vidéos9 lectures1 devoir

2 vidéos Total 2 minutes

Course Overview 1 minute
Cloud Computing Meets Generative AI Bridging Infinite Impossibilities - Overview Video 1 minute

9 lectures Total 130 minutes

Introduction 20 minutes
Chatbots and Agents 20 minutes
Model Parameters 10 minutes
Deep Dive Open Source vs Closed Source Proprietary Models 10 minutes
Trending Models, Tasks, and Business Applications 10 minutes
Image 10 minutes
Audio 20 minutes
Cloud Computing for Scalability, Cost Optimization, and Security 10 minutes
From Vision to Value Navigating the Journey to Production 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Bridging Cloud and AI 10 minutes

In this section, we explore NLP evolution and the role of transformers in AI communication and model development.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

NLP Evolution and Transformers Exploring NLPs and LLMs - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 55 minutes

Introduction 10 minutes
NLP and the Strengths of Generative AI in LLMs 10 minutes
How Do Transformers Work? 10 minutes
Conversation Prompts and Completions Under the Covers 20 minutes
LLMs Landscape, Progression, and Expansion 5 minutes

1 devoir Total 10 minutes

NLP and Transformer Fundamentals 10 minutes

In this section, we cover domain-specific LLM fine-tuning, PEFT, and evaluation methods to improve accuracy and reliability.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Fine-Tuning Building Domain-Specific LLM Applications - Overview Video 1 minute

6 lectures Total 120 minutes

Introduction 10 minutes
Fine-tuning Applications 30 minutes
Prompt Tuning Process 20 minutes
LoRA 20 minutes
How to Evaluate Fine-Tuned Model Performance 20 minutes
GLUE and SuperGLUE 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Fine-Tuning and Evaluation in LLM Applications 10 minutes

In this section, we explore retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM accuracy, focusing on vector databases, chunking strategies, and real-world applications like chatbots and recommendation systems.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

RAGs to Riches Elevating AI with External Data - Overview Video 1 minute

7 lectures Total 120 minutes

Introduction 30 minutes
Approximate Nearest Neighbors (ANNs) 20 minutes
Similarity Measures 20 minutes
How It Works 10 minutes
Vector DB Limitations 10 minutes
Common Vector DB Applications 10 minutes
Business Applications of RAG 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Enhancing AI with External Data 10 minutes

In this section, we explore prompt engineering techniques, emphasizing RAG integration, LLM interaction design, and ethical considerations for effective AI applications.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore generative AI app development frameworks like Semantic Kernel and LangChain, autonomous agents, and LLMOps for operationalizing LLM-based applications.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Developing and Operationalizing LLM-based Apps Exploring Dev Frameworks and LLMOps - Overview Video 1 minute

8 lectures Total 140 minutes

Introduction 20 minutes
Fundamental Components 20 minutes
LangChain 10 minutes
Autonomous Agents 20 minutes
AutoGPT 20 minutes
Discover and Tune 10 minutes
Comparing MLOps and LLMOps 20 minutes
Putting It All Together 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Operationalizing Large Language Models in the Cloud 10 minutes

In this section, we explore scaling ChatGPT in cloud environments, analyzing TPM, RPM, and PTU limits, and designing enterprise-ready architectures for efficient and reliable generative AI solutions.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Deploying ChatGPT in the Cloud Architecture Design and Scaling Strategies - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 80 minutes

Introduction 20 minutes
PTUs 20 minutes
Retries With Exponential Backoff The Scaling Special Sauce 10 minutes
Monitoring, Logging, and HTTP Return Codes 10 minutes
Costs Training and Support 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Deploying AI Services in the Cloud 10 minutes

In this section, we examine security and privacy challenges in generative AI, focusing on risk mitigation, access controls, and secure deployment strategies for LLMs.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Security and Privacy Considerations for Gen AI Building Safe and Secure LLMs - Overview Video 1 minute

8 lectures Total 75 minutes

Introduction 10 minutes
Emerging Security Threats A Look at Attack Vectors and Future Challenges 5 minutes
Jailbreaks and Prompt Injections 10 minutes
Training Data Poisoning 5 minutes
Insecure Output Handling 10 minutes
Azure OpenAI Service API Keys 5 minutes
What Is Privacy 20 minutes
Auditing 10 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Security and Privacy in Generative AI Systems 10 minutes

In this section, we explore responsible AI (RAI) principles, address LLM challenges, and evaluate Deepfake risks to ensure ethical, transparent, and safe AI development.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Responsible Development of AI Solutions Building with Integrity and Care - Overview Video 1 minute

8 lectures Total 95 minutes

Introduction 10 minutes
Key Principles of RAI 10 minutes
Addressing LLM Challenges with RAI Principles 10 minutes
Rising Deepfake Concern 10 minutes
How to Spot a Deepfake 5 minutes
Building Applications Using a Responsible AI-First Approach 10 minutes
Building Augmenting Loop 10 minutes
AI, the Cloud, and the Law Understanding Compliance and Regulations 30 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Ethical and Responsible AI Development 10 minutes

In this section, we explore future AI trends, including multimodal interactions and ChatGPT's evolving trajectory.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

The Future of Generative AI Trends and Emerging Use Cases - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 95 minutes

Introduction 30 minutes
Video Prompts for Video Understanding 30 minutes
Video Generation Models A Far-Fetched Dream 5 minutes
Industry-specific Generative AI Apps 10 minutes
The Rise of Small Language Models (SLMs) 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Exploring the Future of Generative AI 10 minutes

Instructeur

Packt - Course Instructors

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Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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Foire Aux Questions

Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

Plus de questions

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