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GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama

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GenAI for .NET: Build LLM Apps with OpenAI and Ollama

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Ce que vous apprendrez

  • Implement LLM and SLM-based text generation and analysis in .NET applications.

  • Build vector search and semantic search solutions using embeddings and vector databases.

  • Develop retrieval-augmented generation (RAG) apps integrating external knowledge sources.

  • Deploy AI solutions locally with Ollama and cloud models using OpenAI and Azure services.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Multimodal Prompts
  • Catégorie : Tool Calling
  • Catégorie : Prompt Patterns
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Microservices
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Cloud API
  • Catégorie : Embeddings
  • Catégorie : Retrieval-Augmented Generation

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : .NET Framework
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Vector Databases
  • Catégorie : OpenAI API

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juillet 2026

Évaluations

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 10 modules dans ce cours

In this module, we will introduce the course and outline what you will learn about building LLM applications using .NET. We will review prerequisites, source code, and course slides to support your learning. Finally, we will explore the range of practical projects you’ll develop throughout the course.

Inclus

3 vidéos1 lecture

In this module, we will learn the fundamentals of generative AI, including LLMs and SLMs. We will explore tokens, tokenization, and how prompts guide model behavior. By the end, you will understand how to engineer prompts to produce accurate and efficient AI outputs.

Inclus

5 vidéos1 devoir

In this module, we will explore the .NET ecosystem for AI development, including frameworks and SDKs. We will dive into Microsoft.Extensions.AI for unified AI building blocks. Additionally, you will learn how to use Semantic Kernel to add semantic intelligence to your .NET applications.

Inclus

4 vidéos1 devoir

In this module, we will review AI providers including GitHub models, Ollama, and Azure AI Foundry. You will learn how to set up access credentials and download models locally. By the end, you will be ready to run LLMs both in the cloud and on your local environment.

Inclus

6 vidéos1 devoir

In this module, we will build practical AI applications in .NET, including chat apps and text completion tools. We will explore real-time streaming, classification, summarization, and structured data extraction. Additionally, you will learn how to invoke functions from LLMs to expand application functionality.

Inclus

10 vidéos1 devoir

In this module, we will dive into vector embeddings and vector databases for AI-driven search. You will generate embeddings, store them in-memory, and perform vector searches. By the end, you will develop a .NET vector search app capable of retrieving highly relevant results.

Inclus

9 vidéos1 devoir

In this module, we will explore Retrieval-Augmented Generation (RAG) and its application in .NET chat apps. You will learn how to integrate external knowledge and extend chat functionality with custom documents and function calling. Additionally, you will incorporate vector databases to enhance data retrieval.

Inclus

10 vidéos1 devoir

In this module, we will develop AI-powered image analysis applications in .NET. You will work with both cloud-hosted and local models to perform recognition tasks. By the end, you will be able to generate structured outputs from images for various use cases.

Inclus

5 vidéos1 devoir

In this module, we will build a full-featured EShop vector search application using .NET Aspire. You will integrate chat, semantic search, and vector databases into a distributed microservices architecture. Finally, you will develop both front-end and back-end components for a production-ready AI application.

Inclus

17 vidéos1 devoir

In this module, we will wrap up the course with a summary of what you have learned. You will review key concepts and project outcomes. Finally, we will outline next steps to continue building advanced AI applications with .NET.

Inclus

1 vidéo2 devoirs

Instructeur

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Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’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.’

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’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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