Duke University
Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
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Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

Master Großes Sprachmodell Operationen. Entwickeln Sie durch praktische Projekte Fachkenntnisse in der Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung großer Sprachmodelle auf verschiedenen Plattformen wie Azure, AWS, Databricks, lokaler Infrastruktur und Open Source-Lösungen.

Derek Wales
Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Derek Wales

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4.4

(121 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
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Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: AWS SageMaker
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Duke University.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, generative KI für die Automatisierung zu nutzen.

  • Entwickeln Sie generative KI-Softwarelösungen.

  • Erstellen Sie Lösungen mit Prompt Engineering, um die Leistung der Generativen KI zu verbessern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Analytics
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Datenumwandlung

Was Sie lernen werden

  • Erwerben Sie Kenntnisse in der Nutzung von Azure für die Bereitstellung und Verwaltung von Großen Sprachmodellen (LLMs).

  • Entwickeln Sie fortgeschrittene Fähigkeiten zur Erstellung von Abfragen mit Semantic Kernel, um die Interaktion mit LLMs in der Azure-Umgebung zu optimieren.

  • Erwerben Sie praktische Erfahrung in der Implementierung von Mustern und der Bereitstellung von Anwendungen mit Retrieval Augments Generation (RAG)

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: GitHub
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Software-Architektur
Kategorie: OpenAI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Python-Programmierung
Erweiterte Datentechnik

Erweiterte Datentechnik

KURS 323 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Erstellen und verwalten Sie Datenpipelines und deren Lebenszyklus

  • Verbinden und arbeiten Sie mit Nachrichtenwarteschlangen, um die Datenverarbeitung zu verwalten

  • Verwenden Sie Vektor-, Graph- und Key/Value-Datenbanken für die Datenspeicherung auf Skala

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
GenAI und LLMs auf AWS

GenAI und LLMs auf AWS

KURS 446 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, AWS zu nutzen, um Lösungen mit Generative KI zu erstellen.

  • Lernen Sie die Grundlagen des AWS Cloud-Computing, damit Sie das maschinelle Lernen auf AWS beherrschen.

  • Entwickeln Sie Lösungen für maschinelles Lernen mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Operative Datenbanken
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Daten-Infrastruktur
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Datenfluss
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: MySQL
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Leistungsanalyse
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Datenbank-Systeme
Kategorie: Middleware

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Databricks für Data Engineering und ML-Workloads

  • ML-Pipelines erstellen und entwerfen

  • Verwenden Sie Llamafile und andere lokale LLMs wie Mixtral

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: OpenAI
Kategorie: GitHub
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Python-Programmierung
Open Source LLMOps-Lösungen

Open Source LLMOps-Lösungen

KURS 636 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle ausführen

  • Fine-Tuning der LLMs

  • Verwenden Sie generative KI mit Open Source

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Generative KI
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: Persönlich identifizierbare Informationen
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Sichere Kodierung
Kategorie: Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)
Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Amazon Elastic Compute Cloud
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Software-Entwicklungstools
Kategorie: Amazon CloudWatch

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5 Kurse24.065 Lernende
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29 Kurse133.883 Lernende

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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.“
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