Getting Started with Generative AI

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Getting Started with Generative AI

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Generative AI for Software Engineers & Developers

Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Define generative AI principles and apply data preparation, vectorization, and model-building techniques.
Analyze and compare models like GANs, VAEs, transformers, and LLMs for practical applications.
Design effective prompts using few-shot, zero-shot, and chain-of-thought techniques for AI models.
Optimize and deploy generative AI models using fine-tuning, PEFT, and LLMOps strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Scalability
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: OpenAI
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Database Systems

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August 2025

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Generative AI for Software Engineers & Developers

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This course introduces the foundational concepts and advanced techniques in Generative AI, covering key topics such as model architectures, data preparation, prompt engineering, and deployment strategies. Learners will gain practical experience with cutting-edge tools and methodologies to effectively design, fine-tune, and deploy generative AI solutions.

By the end of this course, you will be able to: - Define the core principles of generative AI, including models, algorithms, and applications. - Apply data pre-processing and vectorization techniques to enhance generative AI models. - Evaluate the strengths and weaknesses of GANs, autoencoders, transformers, and LLMs. - Analyze and optimize prompting techniques for improved model performance. - Design evaluation methods using metrics like BLEU and ROUGE to assess model outputs. This course is suitable for the aspiring AI practitioners, software developers, data scientists, and ML engineers who want to enhance their skills in building, deploying, and optimizing generative AI solutions. Join us to establish a solid foundation in generative AI and take your career to the next level with hands-on expertise in this transformative technology!

This module introduces the fundamentals and advanced concepts of Generative AI, including its evolution, real-world applications, and key differences from discriminative models. Learners will explore data preprocessing, vectorization techniques like TF-IDF and Word2Vec, and gain hands-on experience with Autoencoders and GANs, enabling them to build and train generative models for AI-driven solutions.

Das ist alles enthalten

18 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen3 Plug-ins

18 VideosInsgesamt 103 Minuten

Specialization Introduction7 Minuten
Course Introduction6 Minuten
Defining Generative AI and its Evolution6 Minuten
Generative Vs. Discriminative Models6 Minuten
Applications of Generative AI4 Minuten
Generative AI Pipeline Overview5 Minuten
Importance of Data Pre-processing3 Minuten
Navigating to Data Pre-processing4 Minuten
Techniques for Data Cleaning7 Minuten
Data Vectorization Methods7 Minuten
Applications of Vectorization 4 Minuten
Demonstration: Text Vectorization with TF-IDF and CountVectorizer6 Minuten
Autoencoder Basics: Architecture and Training5 Minuten
Variational Autoencoders: Overview and Applications6 Minuten
Understanding Generative Adversarial Networks4 Minuten
Demonstration: Building a Simple Autoencoder in Keras5 Minuten
Training GANs: Key Considerations4 Minuten
Variants of GANs: DCGAN, CycleGAN6 Minuten

6 LektürenInsgesamt 90 Minuten

Course Overview15 Minuten
The Progression of AI Models: From Symbolic to Generative15 Minuten
Vectorization Techniques: TF-IDF, Word2Vec, and Beyond15 Minuten
Applications of VAEs in Real-World AI Problems15 Minuten
GANs Explained: From Zero to DCGAN and CycleGAN15 Minuten
Module Summary: Foundations of Generative AI15 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 48 Minuten

Knowledge Check: Foundations of Generative AI30 Minuten
Practice Quiz: Understanding Generative AI6 Minuten
Practice Quiz: Data Preparation and Vectorization6 Minuten
Practice Quiz: Autoencoders and GANs6 Minuten

3 DiskussionsthemenInsgesamt 15 Minuten

Introduce Yourself5 Minuten
Data Quality Vs. Model Complexity5 Minuten
Latent Space in VAEs5 Minuten

3 Plug-insInsgesamt 30 Minuten

What do You Already Know about Generative AI?10 Minuten
Understanding Generative vs. Discriminative Models10 Minuten
Module 1 Checkpoint: Assessing Your Understanding of Generative AI10 Minuten

This module covers the fundamentals of attention mechanisms, the evolution of transformers, and major LLMs like GPT, PaLM, and LLaMA. It includes instruction-tuned models, API integration, and real-world applications. You’ll also explore the open-source LLM ecosystem, model comparisons, Hugging Face, and key ethical considerations.

Das ist alles enthalten

15 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen1 Plug-in

15 VideosInsgesamt 73 Minuten

Evolution of Transformer Models5 Minuten
Attention Mechanism and its Role in Transformers4 Minuten
Demonstration: Visualizing Attention in Transformer Model6 Minuten
Overview of BERT5 Minuten
Overview of GPT3 Minuten
Introduction to LLMs3 Minuten
Exploring Meta Llama 3 and Other Leading LLMs4 Minuten
Use Cases of LLMs in Various Domains6 Minuten
Understanding LLM APIs and Their Types4 Minuten
API Integration with LLMs5 Minuten
Demonstration: LLM Integration with Gemini API5 Minuten
Overview of Open-Source LLMs5 Minuten
Ethical Considerations in Deploying Open-Source Models4 Minuten
Comparing Open Source Models3 Minuten
Demonstration: Hugging Face Ecosystem5 Minuten

4 LektürenInsgesamt 60 Minuten

From Attention to Transformers: How Sequence Modeling Evolved15 Minuten
The Rise of Instruction-Tuned LLMs: A New Paradigm in NLP15 Minuten
Ethical Risk Landscape in Open-Source AI Models15 Minuten
Module Summary: Transformer Models and Large Language Models (LLMs)15 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 48 Minuten

Knowledge Check: Transformer Models and Large Language Models (LLMs)30 Minuten
Practice Quiz: Transformers and Attention Mechanism6 Minuten
Practice Quiz: Exploring Large Language Models (LLMs)6 Minuten
Practice Quiz: Open-Source LLM Ecosystem6 Minuten

3 DiskussionsthemenInsgesamt 15 Minuten

GPT’s Generative Power5 Minuten
Instruction-Tuned Models5 Minuten
Responsible AI at Scale5 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

Module 2 Checkpoint: Testing Your Understanding of Transformer Models and LLMs10 Minuten

This module covers prompt engineering essentials, advanced prompting techniques like few-shot, zero-shot, and chain-of-thought, and strategies for optimizing generative AI outputs. You’ll learn how vector databases (ChromaDB, Pinecone, and Weaviate) enable semantic search and Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hands-on work with LangChain shows how to build modular AI apps using prompt templates, tools, and agents for practical, state-of-the-art solutions.

Das ist alles enthalten

18 Videos5 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen1 Plug-in

18 VideosInsgesamt 99 Minuten

What is Prompt Engineering?5 Minuten
Prompt Design Strategies for Generative AI Models4 Minuten
Elements of an Effective Prompt4 Minuten
Demonstration: Crafting Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Prompts6 Minuten
Demonstration: Designing Creative Prompts for Diverse NLP Tasks5 Minuten
Few-shot and Zero-shot Learning Strategies5 Minuten
Chain-of-Thought Prompting5 Minuten
Optimizing Prompts for Specific Outputs6 Minuten
Demonstration: Effective Prompt Design Strategies6 Minuten
Introduction to Vector Databases4 Minuten
ChromaDB, Pinecone, Weaviate4 Minuten
Semantic Search with Vector Embeddings5 Minuten
RAG Architecture and Retriever Techniques4 Minuten
Modular and Multimodal RAG5 Minuten
Demonstration: ChromaDB: Installing, Creating and Managing Vector Database5 Minuten
Demonstration: Semantic Search with Vector Embeddings6 Minuten
LangChain Architecture and Components4 Minuten
Using Prompt Templates and Tools6 Minuten

5 LektürenInsgesamt 75 Minuten

The Science of Prompting: A Cognitive Perspective on Prompts15 Minuten
How Vector Databases Power Semantic Search in AI15 Minuten
RAG in the Wild: Case Studies from Enterprise Applications15 Minuten
LangChain in Action: Building Modular AI Applications15 Minuten
Module Summary: Generative AI Techniques and Tools15 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 54 Minuten

Knowledge Check: Generative AI Techniques and Tools30 Minuten
Practice Quiz: Principles of Prompt Engineering6 Minuten
Practice Quiz: Advanced Prompting Techniques6 Minuten
Practice Quiz: Vector Databases and RAG6 Minuten
Practice Quiz: Frameworks for Application Development6 Minuten

4 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Human Thinking, Machine Responses5 Minuten
Prompting with Purpose5 Minuten
Retrieval Meets Generation5 Minuten
From Pieces to Products5 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

Module 3 Checkpoint: Assessing Your Mastery of Prompt Engineering and AI Tools10 Minuten

This module covers fine-tuning and optimizing generative models, including basics like data augmentation and hyperparameter tuning, and advanced methods such as PEFT, LoRA, and QLoRA for efficient adaptation. You’ll learn how to evaluate models using metrics like BLEU and ROUGE, balancing quantitative and qualitative assessments. The course also introduces building and deploying AI solutions with LLMOps and industry best practices for real-world use.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen1 Plug-in

11 VideosInsgesamt 55 Minuten

Fine-Tuning Fundamentals for Generative Models4 Minuten
Data Augmentation and Hyperparameter Tuning6 Minuten
Parameter-Efficient Fine-Tuning5 Minuten
Low-Rank Adaptation3 Minuten
Quantized Low-Rank Adaptation5 Minuten
Challenges in Evaluating Generative AI Models4 Minuten
Evaluation Metrics: BLEU, ROUGE, Inception Score4 Minuten
Qualitative versus Quantitative Evaluation4 Minuten
Demonstration: Evaluating Text Generation with BLEU and ROUGE7 Minuten
Introduction to LLMOps4 Minuten
Deployment Strategies for Generative AI Applications5 Minuten

4 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Fine-Tuning vs Pretraining: When and Why to Choose Each15 Minuten
Quantization in LLMs: Making Large Models Work on Small Devices15 Minuten
The Emergence of LLMOps: Best Practices from Industry Leaders15 Minuten
Module Summary: Fine-Tuning and Optimization of Generative Models15 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 54 Minuten

Knowledge Check: Fine-Tuning and Optimization of Generative Models30 Minuten
Practice Quiz: Fine-Tuning Techniques6 Minuten
Practice Quiz: Advanced Prompting Techniques6 Minuten
Practice Quiz: Evaluating Generative Models6 Minuten
Practice Quiz: Building and Deploying Generative AI Solutions6 Minuten

4 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

Boosting with More Data5 Minuten
Fine-Tuning in Tight Spaces5 Minuten
Measuring the Immeasurable5 Minuten
From Lab to Live5 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

Module 4 Checkpoint: Fine-Tuning and Optimizing Generative Models10 Minuten

This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz, project, and labs.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

1 VideoInsgesamt 3 Minuten

Course Summary3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 30 Minuten

Practice Project: AI-Powered Content Strategy System30 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

End Course Knowledge Check: Getting Started with Generative AI60 Minuten
Designing a Generative AI-Based Text Generation and Application System30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

Describe Your Learning Journey5 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 60 Minuten

Practice Activity: Text Vectorization and Autoencoder30 Minuten
Practice Activity: BLEU and ROUGE Evaluation30 Minuten

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Dozent

Edureka

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Projekt

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.“

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

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Häufig gestellte Fragen

This course is ideal for beginners, professionals from technical backgrounds, and anyone curious about how AI can be used to generate content. No prior AI or coding experience is required to get started.

The course introduces key concepts such as how generative AI works, the types of models used (e.g., transformers, GANs), real-world applications, ethical considerations, prompt engineering, and hands-on demos with generative AI techniques.

The course features hands-on demonstrations and practice exercises with real generative AI tools and platforms, guiding you through model interactions using prompts and exploring practical applications like text summarization and more.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

Weitere Fragen

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.