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

(125 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: Daten-Seen
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Datenbausteine
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: OpenAI
  • Kategorie: Datenbank-Management-Systeme

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

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: Microsoft Azure
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: OpenAI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: GitHub
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Software-Architektur
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
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: MySQL
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Datenbank-Management-Systeme
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Operative Datenbanken
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Data-Warehousing
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Datenfluss
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Datenbank Management
Kategorie: Daten-Infrastruktur
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Middleware
Kategorie: Datenbank-Systeme
Kategorie: Leistungsanalyse
Kategorie: Datenumwandlung
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: Prompt Engineering
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: Rust (Programmiersprache)
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Software-Entwicklungstools
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)
Kategorie: Amazon CloudWatch
Kategorie: Persönlich identifizierbare Informationen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Generative KI
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Amazon Webdienste
Kategorie: Sichere Kodierung
Kategorie: Amazon Elastic Compute Cloud

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: Daten-Pipelines
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Generative KI
Kategorie: Datenbausteine
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten-Seen
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Analytics
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Apache Spark
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: Open Source Technologie
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Generative KI

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Dozenten

Derek Wales
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5 Kurse26.066 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse183.400 Lernende
Alfredo Deza
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29 Kurse140.742 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.
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