Generative-KI-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen. Sie können Fähigkeiten in Prompt-Design, Modellbewertung, Datenaufbereitung und grundlegenden Generierungsverfahren aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, APIs und Tools vor, mit denen Sie generative Ansätze ausprobieren können.

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, ChatGPT, Maschinelles Lernen, Generative KI, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Synthese
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Retrieval-Augmented Generation, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, Gemini, Generative Model Architectures, AI Product Strategy, Prompt Patterns, AI Enablement, AI Security, Agentic Workflows, AI literacy, Prompt Engineering Tools, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Collaboration
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Automatisierung, Cloud-Anwendungen, Künstliche Intelligenz, KI-Produktstrategie, AI-Förderung, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Abruf-erweiterte Erzeugung, LLM-Bewerbung, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Schnelles Engineering
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Google Cloud-Plattform, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Statistisches maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Generative Modellarchitekturen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Geschäftsethik, KI-Kenntnisse, ChatGPT, Generative adversarische Netze (GANs), Gesicht umarmen, Strategische Führung, Führung und Management, Business Leadership, AI-Förderung, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, Wirtschaftsethik, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Rechtliches Risiko, OpenAI, Führung in der Wirtschaft, Schnelles Engineering, Generative Modellarchitekturen, Prompt-Muster
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Prompt Patterns, AI Workflows, AI powered creativity, Responsible AI, Data Visualization, Document Management, Ideation, Verification And Validation, Data Presentation, LLM Application, AI literacy, Generative AI, AI Enablement, Risking, Multimodal Prompts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Data Compilation
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Grafikdesign, Adobe Express, Kreativität, Künstliche Intelligenz, KI-gestützte Kreativität, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, AI-Integrationen, Bildqualität, Daten-Ethik, Verifizierung und Validierung, Schnelles Engineering, Grafisches Design, AI-Arbeitsabläufe
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Software Architektur, ChatGPT, Kontinuierliche Integration, Software Entwurf, Generative KI, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Softwaretechnik, Anwendungssicherheit, AI-Integrationen, Software-Entwurfsdokumente, Software-Entwicklung, Agentische Arbeitsabläufe, Bewertung des Modells, LLM-Bewerbung, Modellevaluation, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Generative AI-Agenten, Software-Architektur, Schnelles Engineering, Prompt-Muster
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Engineering Tools, Responsible AI, AI Product Strategy, Data Ethics, AI Enablement, Generative AI, Risk Analysis, Hybrid Cloud Computing, Business Leadership, Risk Mitigation, Risking, Compliance Training, IBM Cloud, Strategic Thinking, Data Management, Strategic Leadership, AI literacy, Law, Regulation, and Compliance, Data Strategy
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, ChatGPT, Generative adversarische Netze (GANs), Maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Datenanalyse, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Explorative Datenanalyse, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Synthese, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Software zur Datenvisualisierung, Datenwissenschaft, Schnelles Engineering, Generative Modellarchitekturen, Prompt-Muster
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, ChatGPT, Kreativität, KI-Produktstrategie, AI-Förderung, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Produktlebenszyklus-Management, LLM-Bewerbung, Technisches Produktmanagement, Prompt Engineering Tools, Kommunikation mit Interessenvertretern, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verbesserung der Kundenerfahrung, Produktmanagement, Schnelles Engineering, Teambildung, Prompt-Muster, Kommerzialisierung, Google Gemini
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Produktstrategie, AI-Förderung, Generative KI, Methoden des maschinellen Lernens, Amazonas-Felsen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Generative AI is a type of artificial intelligence that can create new content, such as text, images, code, summaries, or ideas, based on patterns learned from data. In learning settings, it often includes topics like large language models, prompting, responsible use, automation, and business applications. Courses on this page, such as IBM’s Generative AI: Introduction and Applications, Google Cloud’s Introduction to Generative AI, and DeepLearning.AI’s Generative AI for Everyone, can help you build a practical foundation.
Generative AI is used by people in many roles, including software developers, data professionals, product managers, marketers, business leaders, educators, and operations teams. Developers may use it to support coding tasks, while leaders may use it to evaluate business use cases, productivity workflows, and responsible adoption. Coursera offers role-focused options such as IBM’s Generative AI for Software Developers, IBM’s Generative AI for Executives and Business Leaders, and Google Cloud’s Generative AI Leader.
Helpful starting skills for generative AI include basic digital literacy, comfort using web-based tools, and a general understanding of data, software, or business workflows. You do not always need advanced math or programming to begin, especially with introductory courses designed for broad audiences. Courses like Generative AI for Everyone by DeepLearning.AI and Introduction to Generative AI by Google Cloud can help you learn the core ideas before moving into more technical or role-specific topics.
Skills that complement generative AI include prompt writing, critical thinking, data literacy, programming, cloud computing, automation, product management, and responsible AI practices. These skills can help you evaluate outputs, design better workflows, and apply AI tools in a thoughtful way. If you want to connect generative AI to practical work, options like Vanderbilt University’s Generative AI Automation, IBM’s Generative AI Fundamentals, and Google Cloud’s Generative AI Leader can support different learning goals.
A good way to start learning generative AI is to begin with an introductory course that explains key concepts, common applications, and responsible use. From there, you can choose a path based on your goals, such as software development, automation, business strategy, or leadership. On Coursera, beginner-friendly starting points include Generative AI for Everyone from DeepLearning.AI, Generative AI: Introduction and Applications from IBM, and Introduction to Generative AI from Google Cloud.
Yes. You can start learning generative ai on Coursera for free in two ways:
If you want to keep learning, earn a certificate in generative ai, or unlock full course access after the preview or trial, you can upgrade or apply for financial aid.
Strong beginner courses for generative AI are usually those that explain the basics clearly and do not assume deep technical experience. Good examples on this page include Generative AI for Everyone by DeepLearning.AI, Introduction to Generative AI by Google Cloud, Generative AI: Introduction and Applications by IBM, and Generative AI Fundamentals by IBM. These courses can help you understand what generative AI can do, where it is useful, and how to approach it responsibly before moving into more specialized learning.
Generative AI courses typically cover core concepts, common applications, prompt techniques, responsible AI considerations, productivity use cases, and how the technology fits into business or technical workflows. More specialized courses may focus on software development, automation, leadership, or applying AI in organizations. On Coursera, the selection includes broad introductions from IBM, Google Cloud, and DeepLearning.AI, along with focused options like IBM’s Generative AI for Software Developers and Vanderbilt University’s Generative AI Automation.