Microsoft

Certificat Professionnel Microsoft Generative AI Engineering

Microsoft

Certificat Professionnel Microsoft Generative AI Engineering

Empower innovation using generative AI engineering.

Build, fine-tune, and deploy generative AI models using Microsoft tools and platforms.

 Microsoft

Instructeur : Microsoft

12 110 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 35 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
3 mois à 8 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 35 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
3 mois à 8 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Grasp core generative AI models and their applications, including GANs, diffusion models, and LLMs, leveraging Azure AI Foundry.

  • Implement and fine-tune Large Language Models (LLMs) and build generative applications using Azure OpenAI Services.

  • Integrate multimodal and cross-modal AI components within applications using Azure AI Vision and other Azure AI Services.

  • Apply MLOps principles with Azure ML for lifecycle management and implement responsible AI practices.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Multimodal Prompts

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Azure DevOps
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Azure DevOps Pipelines
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : AI Workflows

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
Préparer un diplôme

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 Microsoft
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Microsoft

Certificat professionnel - série de 5 cours

Getting started with generative AI in Azure

Getting started with generative AI in Azure

COURS 1, 12 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply responsible AI principles and Microsoft Foundry tools to develop ethical, trustworthy AI applications

  • Explain the fundamentals of generative AI and identify practical business and productivity use cases.

  • Build your first AI application using Microsoft Foundry and its core development capabilities.

  • Complete a hands-on AI project

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Microsoft Development Tools
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : AI Security
Catégorie : Artificial Intelligence
Core generative models and techniques

Core generative models and techniques

COURS 2, 21 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Prototyping
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Training
Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Image Analysis
Working with large language models using Azure

Working with large language models using Azure

COURS 3, 21 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply prompt engineering techniques to improve Large Language Model responses

  • Build Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines using Azure services

  • Fine-tune and customize LLMs for domain-specific AI applications 

  • Develop and deploy generative AI applications using Azure AI Foundry

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Model Training
Catégorie : Solution Architecture
Catégorie : Semantic Web
Catégorie : OpenAI
Multimodal and cross-modal AI integrations

Multimodal and cross-modal AI integrations

COURS 4, 20 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : AI Integrations
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Application Design
Catégorie : Multimodal Prompts
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : LLM Application
MLOps and responsible AI practices

MLOps and responsible AI practices

COURS 5, 22 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Version Control
Catégorie : Azure DevOps
Catégorie : Git (Version Control System)
Catégorie : Microsoft Azure
Catégorie : Azure DevOps Pipelines
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Training
Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Evaluation

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Certificat Professionnel, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

Instructeur

 Microsoft
446 Cours2 923 374 apprenants

Offert par

Microsoft

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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.

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.’

Avis des étudiants sur Microsoft Generative AI Engineering

moyenne sur l'ensemble des 5 cours

  • 5 étoiles

    69,44 %

  • 4 étoiles

    11,11 %

  • 3 étoiles

    2,77 %

  • 2 étoiles

    5,55 %

  • 1 étoile

    11,11 %

HA
Cours : Multimodal and cross-modal AI integrations

Révisé le 10 févr. 2026

Foire Aux Questions

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