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Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC (berufsbezogenes Zertifikat)

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Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC (berufsbezogenes Zertifikat)

Build and Operate Autonomous Agent Systems.

Learn agent design, MLOps, and security governance with hands-on projects for ML/AI practitioners.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Design modular agent architectures and translate goals into reward signals for aligned behavior.

  • Build CI/CD and retraining pipelines that detect drift and promote vetted models to production.

  • Create reproducible telemetry pipelines, dashboards, and analytics to monitor agent performance.

  • Apply threat modeling and dependency analysis to secure agentic systems and document mitigations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: A/B Testing
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Threat Management
  • Kategorie: Threat Modeling
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

91% of learners achieved a positive career outcome

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  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Coursera
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  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Coursera.

Berufsbezogenes Zertifikat – 4 Kursreihen

Building and Optimizing AI Agent Workflows

Building and Optimizing AI Agent Workflows

KURS 1, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Design ethical RL reward functions that align agent behavior and analyze AI's legal and societal implications.

  • Build modular, scalable agent systems with clear APIs using advanced reasoning-loop architectures like ReAct.

  • Apply search algorithms & Big-O analysis to optimize pipelines, balancing performance, cost, and success rates.

  • Build reusable ML pipelines to transform data and apply interpretability techniques to detect model bias.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: System Design and Implementation
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Code Reusability
Kategorie: Python Programming
Validating and Safeguarding Production AI

Validating and Safeguarding Production AI

KURS 2, 17 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build automated CI/CD pipelines to retrain and redeploy models, triggered by drift detection analysis.

  • Write clean, performant Python by applying profiling, testing, and dependency management best practices.

  • Implement anomaly detection using statistical methods and create a human feedback loop to label data and retrain models.

  • Create unbiased datasets, evaluate hyperparameters, and analyze model performance to recommend a production model.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: CI/CD
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Maintainability
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: Model Training
Kategorie: Performance Testing
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: DevOps
Kategorie: AI Security
Kategorie: Integration Testing
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Software Quality Assurance
Kategorie: Security Testing
Kategorie: Python Programming
Analyzing and Securing AI System Performance

Analyzing and Securing AI System Performance

KURS 3, 16 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Use data aggregation and A/B testing to analyze metrics, create clear visualizations, and build automated KPI alerts.

  • Clean raw data, evaluate quality trade-offs, and create reproducible, versioned notebooks for peer replication.

  • Secure APIs using OWASP guidelines, analyze vulnerability scans, and evaluate secret management solutions.

  • Create structured threat models to analyze, document, and prioritize system security risks and vulnerabilities.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Security
Kategorie: Threat Modeling
Kategorie: Analytics
Kategorie: Application Security
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: Cyber Governance
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Vulnerability Assessments
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Threat Management
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Application Programming Interface (API)

Was Sie lernen werden

  • Develop portfolio artifacts (e.g., project write-up, reproducibility README, demo script) to showcase agent design and governance work.

  • Compose a role-specific resume and LinkedIn summary that articulates expertise in systems, MLOps, and security governance.

  • Design a 5–7-minute technical presentation to explain problem framing, design decisions, evaluation, and mitigation strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Communication Strategies
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Technical Documentation
Kategorie: Problem Solving
Kategorie: Coaching
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Technical Writing
Kategorie: Technical Communication
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Project Documentation
Kategorie: AI Security
Kategorie: GitHub
Kategorie: Professional Development
Kategorie: Portfolio Management
Kategorie: Generative AI Agents

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.