This course explores how to effectively integrate Generative AI into application development, covering key concepts, practical strategies, and real-world applications. You'll gain insights into designing, deploying, and managing AI-driven solutions with a focus on ethical and responsible practices.
Generative AI Application Integration Patterns
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand core GenAI concepts such as pre-training, fine-tuning, and RAG.
Apply frameworks for integrating AI into applications through real-world examples.
Implement ethical practices for responsible AI development and deployment.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Generative Model Architectures
- Kategorie: Responsible AI
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: AI Enablement
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Cloud Development
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Cloud Computing Architecture
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: System Monitoring
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Data Ethics
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 10 Module
In this section, we explore generative AI integration patterns, transformer and diffusion model architectures, and responsible experimentation strategies to enable practical AI applications.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore methods to identify generative AI (GenAI) use cases using interaction frameworks, analyze business value, and differentiate between comprehensive and generative applications.
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1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover integrating GenAI into workflows, focusing on real-time interactions, prompt processing, and model monitoring for continuous improvement.
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1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore batch and real-time integration patterns for LLMs, focusing on throughput, latency, and pipeline design for practical system implementation.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explain how to extract metadata from 10-K reports using GenAI and cloud tools.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Generative AI for financial document summarization and cloud integration.
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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover real-time intent classification and AI integration for fast user interactions.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover RAG systems for financial services, including use cases, architecture, and implementation.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
In this section, we explore operationalizing GenAI integration patterns with a focus on scalability and compliance.
Das ist alles enthalten
1 Video8 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we examine responsible AI practices for GenAI applications, focusing on fairness, interpretability, privacy, and security to ensure ethical and compliant AI systems.
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1 Video8 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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