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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

aus 5 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 4 Stunden pro Woche
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 4 Stunden pro Woche

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: Generative AI Agents
  • Kategorie: Prompt Engineering Tools
  • Kategorie: Engineering
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: AI Enablement
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: AI Personalization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Vector Databases
  • Kategorie: CrewAI
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: Generative AI

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Starweaver.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

GenAI Foundations and Prompt Engineering

GenAI Foundations and Prompt Engineering

KURS 1, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Master GenAI foundations and LLM integration strategies for 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: Prompt Engineering
Kategorie: Program Evaluation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: AI Enablement
Kategorie: Test Case
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Debugging
Kategorie: Application Design
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Artificial Intelligence
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 Pipelines
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Data Engineering
Kategorie: Talent Pipelining
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Scalability
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Vector Databases
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Extract, Transform, Load
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: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: CrewAI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Collaboration
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Prompt Patterns
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: Model Deployment
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Scalability
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Containerization
Kategorie: Automation
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Docker (Software)

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Felipe M.

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Larry W.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen