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Spécialisation Generative AI Engineering with LLMs
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Spécialisation Generative AI Engineering with LLMs

Advance your ML career with Gen AI and LLMs . Master the essentials of Gen AI engineering and large language models (LLMs) in just 3 months.

Sina Nazeri
Fateme Akbari
Wojciech 'Victor' Fulmyk

Instructeurs : Sina Nazeri

2 306 déjà inscrits

Inclus dans le siteCoursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(45 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois
à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • In-demand, job-ready skills in gen AI, NLP apps, and large language models in just 3 months.

  • How to tokenize and load text data to train LLMs and deploy Skip-Gram, CBOW, Seq2Seq, RNN-based, and Transformer-based models with PyTorch

  • How to employ frameworks and pre-trained models such as LangChain and Llama for training, developing, fine-tuning, and deploying LLM applications.

  • How to implement a question-answering NLP system by preparing, developing, and deploying NLP applications using RAG.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : NLP Model Fine-Tuning
  • Catégorie : Large Language Models
  • Catégorie : Hugging Face Transformers
  • Catégorie : PyTorch
  • Catégorie : Large Language Models
  • Catégorie : Generative AI Architecture

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Enseigné en Anglais
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septembre 2024

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Spécialisation - 7 séries de cours

Generative AI and LLMs: Architecture and Data Preparation

COURS 15 heures4.7 (55 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Differentiate between generative AI architectures and models, such as RNNs, Transformers, VAEs, GANs, and Diffusion Models.

  • Describe how LLMs, such as GPT, BERT, BART, and T5, are used in language processing.

  • Implement tokenization to preprocess raw textual data using NLP libraries such as NLTK, spaCy, BertTokenizer, and XLNetTokenizer.

  • Create an NLP data loader using PyTorch to perform tokenization, numericalization, and padding of text data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI applications
Catégorie : Retrieval augmented generation (RAG)
Catégorie : Vector Database
Catégorie : LangChain
Catégorie : Gradio
Catégorie : Vector database

Gen AI Foundational Models for NLP & Language Understanding

COURS 27 heures4.4 (21 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Explain how to use one-hot encoding, bag-of-words, embedding, and embedding bags to convert words to features.

  • Build and use word2vec models for contextual embedding.

  • Build and train a simple language model with a neural network.

  • Utilize N-gram and sequence-to-sequence models for document classification, text analysis, and sequence transformation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Retrieval augmented generation (RAG)
Catégorie : In-context learning and prompt engineering
Catégorie : LangChain
Catégorie : Vector databases
Catégorie : Chatbots

Generative AI Language Modeling with Transformers

COURS 38 heures4.5 (14 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Explain the concept of attention mechanisms in transformers, including their role in capturing contextual information.

  • Describe language modeling with the decoder-based GPT and encoder-based BERT.

  • Implement positional encoding, masking, attention mechanism, document classification, and create LLMs like GPT and BERT.

  • Use transformer-based models and PyTorch functions for text classification, language translation, and modeling.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Proximal policy optimization (PPO)
Catégorie : Reinforcement learning
Catégorie : Direct preference optimization (DPO)
Catégorie : Hugging Face
Catégorie : Instruction-tuning

Ce que vous apprendrez

  • Sought-after job-ready skills businesses need for working with transformer-based LLMs for generative AI engineering... in just 1 week.

  • How to perform parameter-efficient fine-tuning (PEFT) using LoRA and QLoRA

  • How to use pretrained transformers for language tasks and fine-tune them for specific tasks.

  • How to load models and their inferences and train models with Hugging Face.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Fine-tuning LLMs
Catégorie : LoRA and QLoRA
Catégorie : Pretraining transformers
Catégorie : PyTorch
Catégorie : Hugging Face

Ce que vous apprendrez

  • In-demand gen AI engineering skills in fine-tuning LLMs employers are actively looking for in just 2 weeks

  • Instruction-tuning and reward modeling with the Hugging Face, plus LLMs as policies and RLHF

  • Direct preference optimization (DPO) with partition function and Hugging Face and how to create an optimal solution to a DPO problem

  • How to use proximal policy optimization (PPO) with Hugging Face to create a scoring function and perform dataset tokenization

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bidirectional Representation for Transformers (BERT)
Catégorie : Positional encoding and masking
Catégorie : Generative pre-trained transformers (GPT)
Catégorie : Language transformation
Catégorie : PyTorch functions

Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain

COURS 66 heures4.9 (10 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • In-demand job-ready skills businesses need for building AI agents using RAG and LangChain in just 8 hours.

  • How to apply the fundamentals of in-context learning and advanced methods of prompt engineering to enhance prompt design.

  • Key LangChain concepts, tools, components, chat models, chains, and agents.

  • How to apply RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs, and LangChain technologies to different applications.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : N-Gram
Catégorie : PyTorch torchtext
Catégorie : Generative AI for NLP
Catégorie : Word2Vec Model
Catégorie : Sequence-to-Sequence Model

Ce que vous apprendrez

  • Gain practical experience building your own real-world gen AI application that you can talk about in interviews.

  • Get hands-on using LangChain to load documents and apply text splitting techniques with RAG and LangChain to enhance model responsiveness.

  • Create and configure a vector database to store document embeddings and develop a retriever to fetch document segments based on queries.

  • Set up a simple Gradio interface for model interaction and construct a QA bot using LangChain and an LLM to answer questions from loaded documents.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tokenization
Catégorie : Hugging Face Libraries
Catégorie : NLP Data Loader
Catégorie : Large Language Models
Catégorie : PyTorch

Instructeurs

Sina Nazeri
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2 Cours9 662 apprenants
Fateme Akbari
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4 Cours3 329 apprenants
Wojciech 'Victor' Fulmyk
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4 Cours33 353 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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