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

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Kubernetes
  • 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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  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Coursera

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 : Model Deployment
Catégorie : Model Training
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Software Documentation
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 : Performance Testing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : SQL
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Debugging
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Vector Databases
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
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 : Test Driven Development (TDD)
Catégorie : Security Testing
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Software Testing
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : AI Security
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Test Case
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Test Automation
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : SQL
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : CI/CD
Catégorie : LLM Application
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Testability
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 : Apache Airflow
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Microservices
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Diagram Design
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Systems Architecture
Catégorie : Software Design
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Containerization
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Infrastructure Architecture
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Managed Services
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 : Model Optimization
Catégorie : Process Optimization
Catégorie : Cost Containment
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Process Driven Development
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Product Management
Catégorie : LLM Application
Catégorie : User Requirements Documents
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Business Process Automation
Catégorie : Product Lifecycle Management
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Process Design
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Process Mapping
Catégorie : Operational Efficiency
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 : Data Ethics
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Technical Design
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : AI Security
Catégorie : CI/CD
Catégorie : LLM Application
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Python Programming
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : Communication
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : SQL
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Model Training
Catégorie : AWS CloudFormation

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Felipe M.

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.

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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.

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