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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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
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: Datenbank-Management-Systeme
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Datenbausteine

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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: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Datenethik
Kategorie: GitHub
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Python-Programmierung

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

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

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Dozenten

Derek Wales
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5 Kurse25.649 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse181.997 Lernende
Alfredo Deza
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29 Kurse139.355 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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