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Certificat Professionnel Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC

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

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Certificat Professionnel Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC

Build and Operate Autonomous Agent Systems.

Learn agent design, MLOps, and security governance with hands-on projects for ML/AI practitioners.

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Design modular agent architectures and translate goals into reward signals for aligned behavior.

  • Build CI/CD and retraining pipelines that detect drift and promote vetted models to production.

  • Create reproducible telemetry pipelines, dashboards, and analytics to monitor agent performance.

  • Apply threat modeling and dependency analysis to secure agentic systems and document mitigations.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : A/B Testing
  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Continuous Monitoring
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Interactive Data Visualization
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Technical Communication
  • Catégorie : Threat Management
  • Catégorie : Threat Modeling
  • Catégorie : Data Visualization

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Agentic Workflows
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)

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

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

Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par Coursera
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Coursera

Certificat professionnel - série de 4 cours

Building and Optimizing AI Agent Workflows

Building and Optimizing AI Agent Workflows

COURS 1, 17 heures

Ce que vous apprendrez

  • Design ethical RL reward functions that align agent behavior and analyze AI's legal and societal implications.

  • Build modular, scalable agent systems with clear APIs using advanced reasoning-loop architectures like ReAct.

  • Apply search algorithms & Big-O analysis to optimize pipelines, balancing performance, cost, and success rates.

  • Build reusable ML pipelines to transform data and apply interpretability techniques to detect model bias.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Responsible AI
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Code Reusability
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Model Training
Validating and Safeguarding Production AI

Validating and Safeguarding Production AI

COURS 2, 17 heures

Ce que vous apprendrez

  • Build automated CI/CD pipelines to retrain and redeploy models, triggered by drift detection analysis.

  • Write clean, performant Python by applying profiling, testing, and dependency management best practices.

  • Implement anomaly detection using statistical methods and create a human feedback loop to label data and retrain models.

  • Create unbiased datasets, evaluate hyperparameters, and analyze model performance to recommend a production model.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : CI/CD
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Maintainability
Catégorie : Software Engineering
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Software Quality Assurance
Catégorie : Model Training
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Integration Testing
Catégorie : Secure Coding
Catégorie : Security Testing
Catégorie : DevOps
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : AI Security
Catégorie : Python Programming
Analyzing and Securing AI System Performance

Analyzing and Securing AI System Performance

COURS 3, 16 heures

Ce que vous apprendrez

  • Use data aggregation and A/B testing to analyze metrics, create clear visualizations, and build automated KPI alerts.

  • Clean raw data, evaluate quality trade-offs, and create reproducible, versioned notebooks for peer replication.

  • Secure APIs using OWASP guidelines, analyze vulnerability scans, and evaluate secret management solutions.

  • Create structured threat models to analyze, document, and prioritize system security risks and vulnerabilities.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : AI Security
Catégorie : Threat Modeling
Catégorie : Analytics
Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)
Catégorie : Application Security
Catégorie : A/B Testing
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Data Processing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Threat Management
Catégorie : Data Management
Catégorie : Secure Coding
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Cyber Governance
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Vulnerability Assessments
Catégorie : Application Programming Interface (API)

Ce que vous apprendrez

  • Develop portfolio artifacts (e.g., project write-up, reproducibility README, demo script) to showcase agent design and governance work.

  • Compose a role-specific resume and LinkedIn summary that articulates expertise in systems, MLOps, and security governance.

  • Design a 5–7-minute technical presentation to explain problem framing, design decisions, evaluation, and mitigation strategies.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Communication Strategies
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Portfolio Management
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : Technical Documentation
Catégorie : Problem Solving
Catégorie : Coaching
Catégorie : GitHub
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Professional Development
Catégorie : Technical Writing
Catégorie : AI Security
Catégorie : Project Documentation
Catégorie : Agentic systems

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’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.’

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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.’

Foire Aux Questions

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