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Herramienta de IA

Generative AI with Large Language Models Review

Este curso de nivel intermedio de DeepLearning.AI se centra en la IA generativa con Large Language Models (LLMs), cubriendo el ciclo de vida del proyecto desde la definición del problema hasta la implementación del modelo.

shipped 23 jul 2026paid
Monthly visits108K/mo

Por qué importa

1Calificado con 4.8 de 5 estrellas de más de 3,600 reseñas en Coursera.
2Incluye 47 lecciones en video y 3 tareas calificadas.
3Ofrece acceso de auditoría gratuito al contenido y certificados pagados por $49/mes.
4Incluye laboratorios prácticos realizados en la plataforma AWS SageMaker.

Sobre Generative AI with Large Language Models

Modelo de negocio
Subscription SaaS
Plataformas
Web, Coursera
Público objetivo
Individuals interested in generative AI, data scientists, machine learning engineers, and researchers

Planes de precios

Coursera Subscription
$49/mo
  • • Access to all course modules
  • • Certificate of completion
  • • Practical assignments

Liderazgo

Andrew NgCo-founder

Screenshots

overview

¿Qué es Generative AI with Large Language Models?

Generative AI with Large Language Models es un curso de desarrollo profesional desarrollado por DeepLearning.AI que permite a científicos de datos, ingenieros de machine learning y desarrolladores comprender e implementar aplicaciones de IA generativa utilizando Large Language Models. Cubre el ciclo de vida del proyecto de IA generativa, la arquitectura transformer, el entrenamiento, la optimización, la inferencia y los métodos de implementación para aplicaciones del mundo real.

features

Características Clave de Generative AI with Large Language Models

El curso Generative AI with Large Language Models proporciona una experiencia de aprendizaje estructurada a través de su plan de estudios, que incluye laboratorios prácticos y cuestionarios. Ofrece módulos detallados sobre técnicas avanzadas de LLM y es impartido por instructores de la industria de AWS.

  • Contenido del curso de nivel intermedio.
  • Cobertura integral del ciclo de vida del proyecto de IA generativa.
  • Instrucción de expertos profesionales de IA de AWS.
  • Disponibilidad en la plataforma educativa Coursera.
  • Tareas de laboratorio prácticas que utilizan AWS SageMaker, Python, PyTorch y Hugging Face.
  • Cuestionarios diseñados para reforzar conceptos clave.
  • Módulos detallados sobre técnicas avanzadas de LLM, incluyendo fine-tuning y prompt engineering.
  • Acceso de auditoría gratuito al contenido del curso.
  • Opción de certificados de curso pagados al finalizar.
  • 47 lecciones en video y 3 tareas calificadas.

use cases

¿Quién debería usar Generative AI with Large Language Models?

Este curso está diseñado para personas con experiencia en Python y machine learning básico, dirigido a profesionales que buscan implementar soluciones de IA generativa. Es particularmente beneficioso para aquellos involucrados en el desarrollo e implementación de aplicaciones de IA.

  • Científicos de datos que buscan un conocimiento más profundo en IA generativa e implementación de LLM.
  • Ingenieros de machine learning que buscan entrenar, ajustar y optimizar modelos generativos para tareas específicas.
  • Ingenieros de prompt e ingenieros de investigación que exploran técnicas avanzadas de LLM y nuevas arquitecturas de modelos.
  • Desarrolladores con experiencia en Python y machine learning básico interesados en construir aplicaciones de IA generativa.
  • Profesionales de diversas industrias (por ejemplo, marketing, legal, finanzas, atención médica) que buscan potenciar aplicaciones con LLM para la creación de contenido, resumen y recomendaciones.

how to use

Cómo usar Generative AI with Large Language Models

Para acceder al curso Generative AI with Large Language Models, los usuarios pueden inscribirse a través de la plataforma Coursera. El curso ofrece tanto acceso de auditoría gratuito al contenido como una suscripción de pago para acceso completo y un certificado.

  • 1Navegue a la página del curso en Coursera a través del sitio web de DeepLearning.AI.
  • 2Inscríbase en el curso, seleccionando la opción de auditoría gratuita o la suscripción de pago a Coursera.
  • 3Acceda a las 47 lecciones en video y los materiales de lectura complementarios.
  • 4Complete las 3 tareas calificadas y los laboratorios prácticos, que generalmente se realizan en AWS SageMaker.
  • 5Participe en los cuestionarios para reforzar la comprensión de conceptos como la arquitectura transformer y el prompt engineering.
  • 6Al completar con éxito todos los componentes calificados, obtenga un certificado del curso si está inscrito en la opción de pago.

pricing

Precios y Planes de Generative AI with Large Language Models

El curso Generative AI with Large Language Models está disponible a través de la plataforma de Coursera, ofreciendo opciones de acceso flexibles. Los usuarios pueden auditar el contenido del curso de forma gratuita u optar por una suscripción de pago para obtener acceso completo a las tareas calificadas y un certificado del curso.

  • Acceso de Auditoría Gratuito: Proporciona acceso a la mayoría de los materiales del curso, incluyendo lecciones en video y lecturas, sin tareas calificadas ni certificado.
  • Suscripción a Coursera: $49/mes, incluye acceso completo a todo el contenido del curso, tareas calificadas, laboratorios prácticos y un certificado del curso compartible al finalizar.

Pros

  • +Comprehensive coverage of the generative AI project lifecycle, from problem scoping to deployment.
  • +Hands-on labs hosted by AWS Partner Vocareum provide practical experience in an AWS environment.
  • +Instruction from expert AWS AI practitioners offers real-world insights and best practices.
  • +Deep dive into the transformer architecture and advanced LLM techniques like fine-tuning (LoRA) and RLHF.
  • +Offers free audit access to course content, allowing learners to explore before committing to a paid certificate.
  • +Strong foundational understanding for building and deploying LLM-powered applications.

Cons

  • −Requires a Coursera subscription ($49/month) for graded assignments and a certificate.
  • −Assumes intermediate Python coding and basic machine learning experience, potentially challenging for absolute beginners.
  • −While comprehensive, some advanced technical intricacies might require additional external resources like research papers.
  • −Focuses on AWS-related tools and environments for labs, which might be less relevant for users primarily working with other cloud providers.

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Generative AI with Large Language Models vs Competidores

El mercado de la educación en IA generativa presenta varias ofertas, y el curso de DeepLearning.AI se distingue por su asociación con AWS y un enfoque integral en todo el ciclo de vida del proyecto de IA generativa. Está dirigido a estudiantes intermedios con habilidades prácticas de implementación.

1
IBM Generative AI Engineering Professional CertificateOn Stork

This is a structured professional certificate from IBM, explicitly aimed at the Generative AI engineer role, and is ACE-recommended for up to 17 college credits.

Similar to DeepLearning.AI's course in covering foundational AI, ML/DL, transformers, LLMs, prompt engineering, RAG, and fine-tuning, this program is a longer, more comprehensive professional certificate (approximately 120 hours) compared to DeepLearning.AI's single intermediate course. It is available via a Coursera subscription, similar to the paid certificate option for the DeepLearning.AI course.

2
Hugging Face LLM Course↗

It is a free, intermediate-level course specifically designed for working with open-source generative models and the Hugging Face ecosystem.

Unlike the DeepLearning.AI course which partners with AWS and covers a broader lifecycle, the Hugging Face course focuses heavily on practical application with open-source models and libraries, making it highly relevant for ML engineers and researchers deploying open-weights models. It is also free, while the DeepLearning.AI course offers free audit access but charges for a certificate.

3
Google Cloud's Generative AI Learning Path↗

This learning path is officially aligned with Google Cloud, focusing on building generative AI applications using Vertex AI and Gemini.

While both offer intermediate-level generative AI training, Google Cloud's path is vendor-specific, emphasizing tools and services within the Google Cloud ecosystem like Vertex AI and Gemini, whereas the DeepLearning.AI course has a broader industry focus, albeit with AWS practitioners as instructors. Many courses within this path are free, with some labs requiring credits.

4
Generative AI Engineering: LLMs, RAG, and Agentic Systems (Udemy)↗

This Udemy course provides a comprehensive, progressive journey from fundamentals to advanced system-level techniques, including agentic systems and multi-agent orchestration using LangChain and LangGraph.

This course is positioned for engineers and architects seeking to understand how modern GenAI systems are structured and engineered, offering a deep dive into practical frameworks and patterns, similar to the DeepLearning.AI course's practical focus but potentially more extensive in its coverage of agentic systems and specific libraries like LangChain/LangGraph. It is a paid course on Udemy, similar to the paid certificate option for the DeepLearning.AI course.

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