When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

2026 Fixing AI Errors & Hallucinations, And Fact-Checking

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2026 Fixing AI Errors & Hallucinations, And Fact-Checking

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI For Business Productivity - 2026“

Dozent: Alex Genadinik

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

1 Stunde zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Debugging
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: AI literacy
Kategorie: Code Review
Kategorie: Development Testing
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Software Testing
Kategorie: Verification And Validation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: AI Workflows

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Januar 2026

Bewertungen

1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

91% of learners achieved a positive career outcome

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „AI For Business Productivity - 2026“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Not all AI mistakes are the same. Knowing the difference can save you time, money, and headaches. This course gives you the skills to identify, debug, and prevent AI hallucinations and errors across different use cases, from natural language generation to coding assistants.

We start with the fundamentals: What is an AI hallucination? How to detect fabricated facts, fake citations, and confident falsehoods. What is an AI error? How to spot faulty logic, outdated knowledge, and reproducible mistakes. Quick reality-check techniques to verify AI output before it causes harm. Best prompting strategies to reduce risk and improve accuracy. Then we move into AI code assistant errors: Debugging incorrect AI-generated code. Avoiding subtle logic bugs and broken dependencies. Testing AI-written functions before deployment. Combining human review with AI-generated solutions for reliable output. We’ll also cover real-world case studies where misunderstanding an AI’s mistake led to costly outcomes, and how small changes in workflow could have prevented them. You’ll see how these lessons apply not only to text and coding assistants, but also to AI-driven data analysis, customer service bots, and decision support systems. Finally, you’ll learn a systematic AI output verification framework you can apply to any LLM, whether it’s ChatGPT, Claude, Gemini, or open-source models. This framework ensures you catch misinformation, prevent damaging decisions, and maintain quality in both everyday AI tasks and high-stakes professional work. By the end of this course, you’ll be able to: Tell hallucinations and errors apart instantly. Design prompts that minimize AI mistakes. Verify facts and sources efficiently. Debug AI code assistant output with confidence. Perfect for developers, tech professionals, and anyone using AI tools for content, decision-making, or coding.