Document and Evaluate LLM Prompting Success is an intermediate course for ML engineers and AI practitioners responsible for the stability and performance of live LLM systems. Moving an LLM from a cool prototype to a reliable production service requires more than just clever prompting—it demands operational discipline. This course provides the framework for that discipline.
Document and Evaluate LLM Prompting Success
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Document and Evaluate LLM Prompting Success
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für LLM Optimization & Evaluation
Dozent: LearningMate
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Create operational run-books for LLM systems and evaluate prompt patterns to improve performance and reduce operational costs.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Data Maintenance
- Kategorie: Technical Writing
- Kategorie: Technical Documentation
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Prompt Patterns
- Kategorie: Requirements Analysis
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: Configuration Management
- Kategorie: Benchmarking
- Kategorie: Large Language Modeling
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für LLM Optimization & Evaluation
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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
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
In this foundational module, learners will explore the critical importance of clear and actionable documentation in the management of production AI systems. They will delve into the reasons why robust documentation is essential, transitioning from a conceptual understanding to the practical creation of a professional-grade run-book. Through a blend of instructional videos, targeted readings, and engaging dialogues, learners will identify key components of effective documentation, adhere to best practices in technical writing, and apply these insights to a realistic scenario: managing a vector index update for a large language model (LLM) system. By the end of the module, participants will be equipped to construct a comprehensive run-book that enhances operational clarity and facilitates effective collaboration among both technical and non-technical stakeholders.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
This module transitions from system stability to performance optimization by focusing on prompt engineering as a systematic discipline. Learners will discover why ad-hoc prompting fails in production and will learn a structured framework for comparing patterns like Zero-Shot and Few-Shot. They will analyze trade-offs between quality, cost, and consistency, and practice communicating their findings in a format suitable for a team-wide "lunch-and-learn," addressing the second and third learning objectives.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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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.
Lernender seit 2020
„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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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.