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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

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Certificat Professionnel LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

Engineer Production-Ready LLM Systems.

Learn prompting, tuning, retrieval, and scalable architectures for reliable AI applications.

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Design and deploy production-grade LLM systems combining prompting, tuning, and retrieval

  • Build reliable, scalable AI pipelines with evaluation, monitoring, and governance

  • Apply responsible AI practices, ethics, and safety throughout the lifecycle of LLMs

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Product Requirements
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Prompt Patterns
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Systems Architecture
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Data Pipelines

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Kubernetes
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Prompt Engineering

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Certificat professionnel - série de 6 cours

Production AI Model Development and Ethics

Production AI Model Development and Ethics

COURS 1, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply custom training loops with callbacks (early-stopping, checkpointing) and diagnose gradient issues using norm and activation analysis.

  • Implement feature engineering pipelines for structured and text data, then evaluate ML experiments to select production-ready models.

  • Create comprehensive model cards for LLM features that detail intended use, technical limitations, and specific fairness metrics.

  • Evaluate AI systems against established ethical guidelines to identify biases and propose actionable mitigation strategies.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Technical Documentation
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Software Documentation
Building Reliable LLM Systems

Building Reliable LLM Systems

COURS 2, 18 heures

Ce que vous apprendrez

  • Build scripts with lexical/semantic metrics to evaluate LLMs, diagnose hallucinations, and balance vector-search recall against latency.

  • Apply hypothesis testing, confidence intervals, and significance metrics to evaluate model accuracy and validate results from A/B experiments.

  • Utilize parameterized SQL and data manipulation to segment user logs, calculate retention, and securely retrieve large-scale datasets.

  • Analyze LLM performance gaps to prioritize technical fixes and implement remediation measures for production-level reliability.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Performance Testing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : SQL
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Vector Databases
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Debugging
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Testing and Refining LLM Applications

Testing and Refining LLM Applications

COURS 3, 13 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply TDD to microservice endpoints and refactor modules based on code reviews to improve readability and reduce complexity.

  • Develop behavior and safety tests to ensure LLM outputs comply with policies and block unsafe changes to the model.

  • Apply data versioning to track artifacts and evaluate ML experiment runs to select production-ready models.

  • Create scripts using Python's argparse to automate multi-step computational workflows in cloud environments.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Continuous Integration
Catégorie : Software Testing
Catégorie : Security Testing
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : Test Driven Development (TDD)
Catégorie : AI Security
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Testability
Catégorie : Test Automation
Catégorie : LLM Application
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Test Case
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : SQL
Catégorie : Test Script Development
Catégorie : Python Programming
Designing Production LLM Architectures

Designing Production LLM Architectures

COURS 4, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • Compare synchronous and asynchronous architectures and apply 12-factor principles and container orchestration to deploy scalable microservices.

  • Analyze multi-region deployments, pinpoint latency bottlenecks, and design resilient architecture improvements via fault analysis.

  • Create Airflow DAGs to automate data workflows and analyze the impact of schema evolution on downstream processes and tests.

  • Analyze trade-offs between self-hosting models vs. managed APIs and evaluate proposed infrastructure for fault tolerance and cost.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Diagram Design
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Microservices
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Scalability
Catégorie : Azure DevOps
Catégorie : Software Design
Catégorie : Open Source Technology
Catégorie : Infrastructure Architecture
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Managed Services
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Systems Architecture
Catégorie : Containerization
Catégorie : Large Language Modeling
Evaluating LLM Performance and Efficiency

Evaluating LLM Performance and Efficiency

COURS 5, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create PRDs with requirements and success metrics, and evaluate features against user-story acceptance criteria to identify gaps.

  • Evaluate prompt patterns and compute-spend reports to implement model-optimization techniques that reduce operational costs.

  • Analyze pipelines using value-stream mapping to eliminate inefficiencies and prioritize chatbot KPI optimizations.

  • Create technical documentation for vector index updates and evaluate system effectiveness against business requirements.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Product Requirements
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Process Optimization
Catégorie : Business Process Automation
Catégorie : Product Lifecycle Management
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Process Mapping
Catégorie : Cost Containment
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Prompt Patterns
Catégorie : Process Design
Catégorie : Product Management
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Process Driven Development
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : User Requirements Documents
Catégorie : Operational Efficiency
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : LLM Application
Advancing Your Career in Production AI

Advancing Your Career in Production AI

COURS 6, 1 heure

Ce que vous apprendrez

  • Position yourself for senior AI roles by creating a strategic portfolio and mastering advanced system design and ethics-focused technical interviews.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Communication
Catégorie : CI/CD
Catégorie : LLM Application
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : SQL
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : Technical Design
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : AI Security
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Model Training
Catégorie : AWS CloudFormation

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Felipe M.

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.’

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.’

Foire Aux Questions

¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.