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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

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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: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Engineering
  • Kategorie: AI Personalization
  • Kategorie: Enterprise Application Management
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: AI Enablement
  • Kategorie: Prompt Engineering Tools
  • Kategorie: Application Design
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: System Monitoring

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: CrewAI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: AI Workflows

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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

Master Prompt Engineering for Generative AI

Master Prompt Engineering for Generative AI

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: AI Enablement
Kategorie: Application Design
Kategorie: Program Evaluation
Kategorie: Test Case
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Debugging
GenAI for Data Engineers: Build RAG Systems

GenAI for Data Engineers: Build RAG Systems

KURS 2, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Construct enterprise-grade data pipelines with quality validation and AI-ready formatting for GenAI data engineering.

  • 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: Data Pipelines
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Processing
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Database Systems
Kategorie: Talent Pipelining
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Engineering
Kategorie: Context Management
Kategorie: Extract, Transform, Load
Build Intelligent AI Agents with GenAI

Build Intelligent AI Agents with GenAI

KURS 3, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Construct autonomous AI agents using the CrewAI framework with tool integration, decision-making logic, and AI Agents Development best practices.

  • Implement sophisticated multi-agent systems with communication protocols, task delegation, and collaborative agent orchestration.

  • Build and deploy specialized customer support AI agents with knowledge base integration, intelligent reasoning, and escalation management.

  • Apply GenAI Foundations, agent safety frameworks, and testing protocols to deploy reliable, production-ready AI agents.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: CrewAI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: Collaboration
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
GenAI Model Development and Production Engineering

GenAI Model Development and Production Engineering

KURS 4, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Execute advanced GenAI Model Development workflows using LoRA optimization and domain-specific model customization.

  • Implement enterprise-level GenAI Production Engineering strategies with containerization, monitoring, and infrastructure automation.

  • Construct production monitoring and maintenance protocols with automated alerting, performance tracking, and best practices for GenAI Development.

  • Optimize GenAI models in production using semantic caching, edge deployment, hybrid routing, and scalable deployment strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Training
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Technology Strategies
Kategorie: Scalability
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Containerization
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Automation
Kategorie: Job Evaluation

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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