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Spezialisierung „Generative AI Engineering with OpenAI API and AWS Models“

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Spezialisierung „Generative AI Engineering with OpenAI API and AWS Models“

Build and Deploy Production AI Systems.

Go from your first API call to enterprise-scale generative AI — with governance built in.

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Was Sie lernen werden

  • Apply zero-shot, few-shot, and grounding prompt strategies and build AI assistants using the OpenAI Chat Completions API.

  • Build vision AI applications with DALL-E and CLIP, and implement function calling, structured outputs, and batch processing.

  • Architect RAG pipelines and multi-step AI agents on AWS using Amazon Bedrock and vector databases.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Multimodal Prompts
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Cyber Governance
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: OpenAI API
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: AWS SageMaker
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Agentic Workflows
  • Kategorie: Vector Databases
  • Kategorie: Amazon Bedrock
  • Kategorie: Amazon Web Services

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Generative AI: OpenAI API and Prompt Engineering

Generative AI: OpenAI API and Prompt Engineering

KURS 1, 6 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Set up the OpenAI platform with secure API keys, model selection, and library configuration for AI application development.

  • Explain how transformers, attention mechanisms, and tokenization work, and apply this understanding to design effective prompts.

  • Apply zero-shot, few-shot, and grounding prompt engineering techniques to improve model output accuracy and reliability.

  • Build working text generation applications using the Chat Completions API.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Prompt Patterns
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Critical Thinking and Problem Solving
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Systems Thinking
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Ethics
Vision AI and Advanced OpenAI

Vision AI and Advanced OpenAI

KURS 2, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build DALL-E and CLIP applications using text-to-image architecture to generate and evaluate visual AI outputs.

  • Use OpenAI and advanced tools—function calling, structured outputs, batching, and moderation—to build scalable enterprise AI solutions.

  • Explain key generative AI architecture concepts like tokens, embeddings, chunking, and context windows to guide application design.

  • Assess AWS generative AI infrastructure, lifecycle stages, performance trade-offs, and cost optimisation.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Token Optimization
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: AI Security
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: OpenAI
Kategorie: AI literacy
Kategorie: Critical Thinking and Problem Solving
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Generative AI
Kategorie: AI powered creativity
Kategorie: Content Optimization
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Embeddings
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Large Language Modeling
AWS GenAI: RAG, AI Agents and Responsible AI

AWS GenAI: RAG, AI Agents and Responsible AI

KURS 3, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Deploy and configure foundation models on AWS with Amazon Bedrock and optimise inference parameters for production use.

  • Implement RAG pipelines with vector databases and apply the RAG vs. fine-tuning framework for architecture decisions.

  • Build multi-step AI agents for complex tasks and apply advanced prompt engineering at the AWS layer.

  • Apply responsible AI governance — bias mitigation, explainability, and human-centered design — using AWS tools.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Vector Databases
Kategorie: LLM Application
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Human Centered Design
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Benchmarking
Kategorie: Amazon Bedrock
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Multimodal Prompts

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Dozent

Mumshad Mannambeth
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42 Kurse42.061 Lernende

von

KodeKloud

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