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Spezialisierung „GenAI Data and Analytics Academy“

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STARWEAVER

Spezialisierung „GenAI Data and Analytics Academy“

GenAI Data and Analytics Academy.

Master GenAI, LLMs & Agents: From Data Pipelines to Model Deployment at Scale

Starweaver
Ritesh Vajariya

Dozenten: Starweaver

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Stufe Mittel

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4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Design and implement comprehensive data pipelines for GenAI applications.

  • Develop and deploy autonomous AI agents and multi-agent systems.

  • Analyze prompt engineering and chain management for LLMs.

  • Build production-ready GenAI applications with monitoring and safety systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: System Monitoring
  • Kategorie: Containerization
  • Kategorie: Application Design
  • Kategorie: Enterprise Application Management
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: AI Personalization
  • Kategorie: Engineering
  • Kategorie: Prompt Engineering Tools

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: CrewAI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Kubernetes
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: Docker (Software)

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

GenAI Foundations and Prompt Engineering

GenAI Foundations and Prompt Engineering

KURS 1, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Master GenAI foundations and LLM integration strategies for scalable enterprise applications.

  • Construct advanced prompt engineering workflows with multi-step chains and context optimization.

  • Implement enterprise GenAI use cases with systematic design and ROI measurement frameworks.

  • Develop production-ready conversation systems with template engines and quality assurance protocols.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Application Design
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Debugging
Kategorie: Test Case
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Context Engineering
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Program Evaluation
GenAI Data Engineering and RAG Systems

GenAI Data Engineering and RAG Systems

KURS 2, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Construct enterprise-grade data pipelines with quality validation and AI-ready formatting for GenAI data engineering.

  • Implement sophisticated RAG architectures with vector search, embeddings, and context management.

  • Deploy advanced RAG optimization techniques including reranking, metadata filtering, and adaptive strategies.

  • Develop specialized customer support RAG systems with context-aware personalization and performance tracking.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Context Management
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Talent Pipelining
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Engineering
Kategorie: Database Systems
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Performance Tuning
GenAI Foundations and AI Agents Development

GenAI Foundations and AI Agents Development

KURS 3, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Construct autonomous AI agents using the CrewAI framework with tool integration, decision-making logic, and AI Agents Development best practices.

  • Implement sophisticated multi-agent systems with communication protocols, task delegation, and collaborative agent orchestration.

  • Build and deploy specialized customer support AI agents with knowledge base integration, intelligent reasoning, and escalation management.

  • Apply GenAI Foundations, agent safety frameworks, and testing protocols to deploy reliable, production-ready AI agents.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Collaboration
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Logical Reasoning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Data Integration
Kategorie: CrewAI
GenAI Model Development and Production Engineering

GenAI Model Development and Production Engineering

KURS 4, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Execute advanced GenAI Model Development workflows using LoRA optimization and domain-specific model customization.

  • Implement enterprise-level GenAI Production Engineering strategies with containerization, monitoring, and infrastructure automation.

  • Construct production monitoring and maintenance protocols with automated alerting, performance tracking, and best practices for GenAI Development.

  • Optimize GenAI models in production using semantic caching, edge deployment, hybrid routing, and scalable deployment strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scalability
Kategorie: Technology Strategies
Kategorie: Model Training
Kategorie: Infrastructure Architecture
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Job Evaluation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Docker (Software)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: Containerization
Kategorie: Automation

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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.“
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