Duke University
Spezialisierung für Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

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Duke University

Spezialisierung für 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

(142 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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

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

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

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Dozenten

Derek Wales
Duke University
5 Kurse27.966 Lernende
Noah Gift
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40 Kurse189.284 Lernende
Alfredo Deza
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29 Kurse146.347 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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