This course introduces the foundational concepts and advanced techniques in Generative AI, covering key topics such as model architectures, data preparation, prompt engineering, and deployment strategies. Learners will gain practical experience with cutting-edge tools and methodologies to effectively design, fine-tune, and deploy generative AI solutions.
Getting Started with Generative AI
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Getting Started with Generative AI
Ce cours fait partie de Spécialisation Generative AI for Software Engineers & Developers
Instructeur : Edureka
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Define generative AI principles and apply data preparation, vectorization, and model-building techniques.
Analyze and compare models like GANs, VAEs, transformers, and LLMs for practical applications.
Design effective prompts using few-shot, zero-shot, and chain-of-thought techniques for AI models.
Optimize and deploy generative AI models using fine-tuning, PEFT, and LLMOps strategies.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Database Systems
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Open Source Technology
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : AI Personalization
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
août 2025
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
This module introduces the fundamentals and advanced concepts of Generative AI, including its evolution, real-world applications, and key differences from discriminative models. Learners will explore data preprocessing, vectorization techniques like TF-IDF and Word2Vec, and gain hands-on experience with Autoencoders and GANs, enabling them to build and train generative models for AI-driven solutions.
Inclus
18 vidéos6 lectures4 devoirs3 sujets de discussion3 plugins
This module covers the fundamentals of attention mechanisms, the evolution of transformers, and major LLMs like GPT, PaLM, and LLaMA. It includes instruction-tuned models, API integration, and real-world applications. You’ll also explore the open-source LLM ecosystem, model comparisons, Hugging Face, and key ethical considerations.
Inclus
15 vidéos4 lectures4 devoirs3 sujets de discussion1 plugin
This module covers prompt engineering essentials, advanced prompting techniques like few-shot, zero-shot, and chain-of-thought, and strategies for optimizing generative AI outputs. You’ll learn how vector databases (ChromaDB, Pinecone, and Weaviate) enable semantic search and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hands-on work with LangChain shows how to build modular AI apps using prompt templates, tools, and agents for practical, state-of-the-art solutions.
Inclus
18 vidéos5 lectures5 devoirs4 sujets de discussion1 plugin
This module covers fine-tuning and optimizing generative models, including basics like data augmentation and hyperparameter tuning, and advanced methods such as PEFT, LoRA, and QLoRA for efficient adaptation. You’ll learn how to evaluate models using metrics like BLEU and ROUGE, balancing quantitative and qualitative assessments. The course also introduces building and deploying AI solutions with LLMOps and industry best practices for real-world use.
Inclus
11 vidéos4 lectures5 devoirs4 sujets de discussion1 plugin
This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz, project, and labs.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
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Foire Aux Questions
This course is ideal for beginners, professionals from technical backgrounds, and anyone curious about how AI can be used to generate content. No prior AI or coding experience is required to get started.
The course introduces key concepts such as how generative AI works, the types of models used (e.g., transformers, GANs), real-world applications, ethical considerations, prompt engineering, and hands-on demos with generative AI techniques.
The course features hands-on demonstrations and practice exercises with real generative AI tools and platforms, guiding you through model interactions using prompts and exploring practical applications like text summarization and more.
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