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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.

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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: CI/CD
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Threat Modeling
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: A/B Testing
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Software Engineering
  • Kategorie: Application Security
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Technical Communication
  • Kategorie: Responsible AI

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
  • Kategorie: Model Deployment

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Coursera
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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: System Design and Implementation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Model Training
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: API Design
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Code Reusability
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: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Security Testing
Kategorie: Model Training
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: AI Security
Kategorie: Software Quality Assurance
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: Statistical Methods
Kategorie: Open Web Application Security Project (OWASP)
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Application Security
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Vulnerability Assessments
Kategorie: Data Management
Kategorie: Cyber Governance
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Governance
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: System Monitoring

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

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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.

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.