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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

Ce certificat professionnel n'est pas disponible en Français (France)

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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

Engineer Production-Ready LLM Systems.

Learn prompting, tuning, retrieval, and scalable architectures for reliable AI applications.

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

  • Design and deploy production-grade LLM systems combining prompting, tuning, and retrieval

  • Build reliable, scalable AI pipelines with evaluation, monitoring, and governance

  • Apply responsible AI practices, ethics, and safety throughout the lifecycle of LLMs

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Product Requirements
  • Catégorie : Prompt Patterns
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Systems Architecture

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : Kubernetes
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

mars 2026

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Recevez une formation professionnelle par Coursera
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Certificat professionnel - série de 6 cours

Production AI Model Development and Ethics

Production AI Model Development and Ethics

COURS 1, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.

  • Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.

  • Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.

  • Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Technical Documentation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Software Documentation
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Building Reliable LLM Systems

Building Reliable LLM Systems

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • Build scripts with lexical/semantic metrics to evaluate LLMs, diagnose hallucinations, and balance vector-search recall against latency.

  • Apply hypothesis testing, confidence intervals, and significance metrics to evaluate model accuracy and validate results from A/B experiments.

  • Utilize parameterized SQL and data manipulation to segment user logs, calculate retention, and securely retrieve large-scale datasets.

  • Analyze LLM performance gaps to prioritize technical fixes and implement remediation measures for production-level reliability.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : SQL
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Debugging
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Vector Databases
Testing and Refining LLM Applications

Testing and Refining LLM Applications

COURS 3, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply TDD to microservice endpoints and refactor modules based on code reviews to improve readability and reduce complexity.

  • Develop behavior and safety tests to ensure LLM outputs comply with policies and block unsafe changes to the model.

  • Apply data versioning to track artifacts and evaluate ML experiment runs to select production-ready models.

  • Create scripts using Python's argparse to automate multi-step computational workflows in cloud environments.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Unit Testing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Test Driven Development (TDD)
Catégorie : Security Testing
Catégorie : Software Testing
Catégorie : AI Security
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : LLM Application
Catégorie : SQL
Catégorie : Testability
Catégorie : Python Programming
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Test Automation
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Test Case
Catégorie : CI/CD
Designing Production LLM Architectures

Designing Production LLM Architectures

COURS 4, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Compare synchronous and asynchronous architectures and apply 12-factor principles and container orchestration to deploy scalable microservices.

  • Analyze multi-region deployments, pinpoint latency bottlenecks, and design resilient architecture improvements via fault analysis.

  • Create Airflow DAGs to automate data workflows and analyze the impact of schema evolution on downstream processes and tests.

  • Analyze trade-offs between self-hosting models vs. managed APIs and evaluate proposed infrastructure for fault tolerance and cost.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Microservices
Catégorie : Diagram Design
Catégorie : Scalability
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Software Design
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Containerization
Catégorie : Managed Services
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Systems Architecture
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Infrastructure Architecture
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Azure DevOps
Evaluating LLM Performance and Efficiency

Evaluating LLM Performance and Efficiency

COURS 5, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create PRDs with requirements and success metrics, and evaluate features against user-story acceptance criteria to identify gaps.

  • Evaluate prompt patterns and compute-spend reports to implement model-optimization techniques that reduce operational costs.

  • Analyze pipelines using value-stream mapping to eliminate inefficiencies and prioritize chatbot KPI optimizations.

  • Create technical documentation for vector index updates and evaluate system effectiveness against business requirements.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Product Requirements
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Process Optimization
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Product Management
Catégorie : Process Design
Catégorie : Process Driven Development
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Product Lifecycle Management
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Business Process Automation
Catégorie : Cost Containment
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Operational Efficiency
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : LLM Application
Catégorie : User Requirements Documents
Catégorie : Process Mapping
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Advancing Your Career in Production AI

Advancing Your Career in Production AI

COURS 6, 1 heure

Ce que vous apprendrez

  • Position yourself for senior AI roles by creating a strategic portfolio and mastering advanced system design and ethics-focused technical interviews.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : AI Security
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : SQL
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Training
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Communication
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Technical Design
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Technical Communication

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Jennifer J.

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’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.

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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.