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Advanced Prompting and Context Engineering

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Instructeur : Edureka

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Ce que vous apprendrez

  • Apply foundational and advanced prompting techniques to solve complex, real-world AI tasks

  • Design multi-step prompt workflows using chaining, auto-prompting, and context engineering

  • Build and evaluate RAG pipelines that return citation-grounded, provenance-aware responses

  • Govern prompt systems responsibly by defending against injection attacks and applying ethical principles

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juin 2026

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10 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 5 modules dans ce cours

This module focuses on the foundational concepts of prompt engineering and effective interaction techniques for large language models. Learners explore how prompt structure, instructions, examples, and context influence AI-generated outputs through practical demonstrations and guided experiments. The module also introduces prompt refinement, few-shot prompting, self-consistency techniques, and prompt debugging workflows to build reliable and high-quality AI interactions.

Inclus

9 vidéos1 lecture2 devoirs

This module focuses on advanced prompting patterns that improve reasoning, task decomposition, and workflow reliability in AI systems. Learners explore techniques such as Step-Back Prompting, Least-to-Most Prompting, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Prompt Chaining, and Role-Based Prompting through practical demonstrations and guided activities. The module also introduces auto-prompt generation and semantic prompt selection strategies for handling complex and ambiguous real-world workflows.

Inclus

7 vidéos1 lecture2 devoirs

This module focuses on context engineering and the design of structured prompt workflows for enterprise AI systems. Learners explore different types of context used in LLM-driven applications, including system instructions, retrieved information, memory, and output constraints. Through practical demonstrations and workflow simulations, the module introduces semantic retrieval, structured JSON outputs, and human-in-the-loop refinement techniques for building reliable and context-aware AI workflows.

Inclus

5 vidéos1 lecture2 devoirs

This module focuses on using retrieval-augmented generation (RAG) and prompt evaluation techniques to improve the reliability of AI-generated responses. Learners explore retrieval strategies, citations, provenance, and validation methods through practical experiments and workflow simulations. The module also introduces A/B testing, quality scoring, and prompt-context evaluation techniques for optimizing enterprise AI workflows.

Inclus

4 vidéos2 lectures2 devoirs

This module focuses on operational prompting practices related to AI governance, safety, and ethical workflow management. Learners explore prompt templates, adversarial prompting, prompt injection risks, and defense strategies through practical governance scenarios and simulations. The module also introduces secure prompting practices and operational safeguards for building reliable and responsible enterprise AI systems.

Inclus

6 vidéos1 lecture2 devoirs

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Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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