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Generative AI with Large Language Models Review

Ce cours de niveau intermédiaire de DeepLearning.AI se concentre sur l'IA générative avec les Large Language Models (LLM), couvrant le cycle de vie du projet, de la définition du problème au déploiement du modèle.

shipped 23 juil. 2026paid
Monthly visits108K/mo

Pourquoi c'est important

1Évalué 4,8 étoiles sur 5 par plus de 3 600 avis sur Coursera.
2Comprend 47 leçons vidéo et 3 devoirs notés.
3Offre un accès gratuit au contenu en mode audit et des certificats payants pour 49 $/mois.
4Comprend des laboratoires pratiques réalisés sur la plateforme AWS SageMaker.

À propos de Generative AI with Large Language Models

Modèle économique
Subscription SaaS
Plateformes
Web, Coursera
Public cible
Individuals interested in generative AI, data scientists, machine learning engineers, and researchers

Formules tarifaires

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

Direction

Andrew NgCo-founder

Screenshots

overview

Qu'est-ce que Generative AI with Large Language Models ?

Generative AI with Large Language Models est un cours de développement professionnel développé par DeepLearning.AI qui permet aux data scientists, aux ingénieurs en machine learning et aux développeurs de comprendre et de déployer des applications d'IA générative utilisant les Large Language Models. Il couvre le cycle de vie du projet d'IA générative, l'architecture des transformeurs, la formation, le réglage, l'inférence et les méthodes de déploiement pour des applications du monde réel.

features

Fonctionnalités clés de Generative AI with Large Language Models

Le cours Generative AI with Large Language Models offre une expérience d'apprentissage structurée grâce à son programme, qui comprend des laboratoires pratiques et des quiz. Il propose des modules approfondis sur les techniques avancées de LLM et est enseigné par des instructeurs de l'industrie d'AWS.

  • Contenu de cours de niveau intermédiaire.
  • Couverture complète du cycle de vie du projet d'IA générative.
  • Enseignement par des praticiens experts en IA d'AWS.
  • Disponibilité sur la plateforme éducative Coursera.
  • Travaux pratiques utilisant AWS SageMaker, Python, PyTorch et Hugging Face.
  • Quiz conçus pour renforcer les concepts clés.
  • Modules approfondis sur les techniques avancées de LLM, y compris le fine-tuning et le prompt engineering.
  • Accès gratuit au contenu du cours en mode audit.
  • Option de certificats de cours payants après achèvement.
  • 47 leçons vidéo et 3 devoirs notés.

use cases

Qui devrait utiliser Generative AI with Large Language Models ?

Ce cours est conçu pour les personnes ayant des connaissances en Python et en machine learning de base, ciblant les professionnels qui souhaitent implémenter des solutions d'IA générative. Il est particulièrement bénéfique pour ceux qui sont impliqués dans le développement et le déploiement d'applications d'IA.

  • Data scientists recherchant des connaissances approfondies en IA générative et en déploiement de LLM.
  • Ingénieurs en machine learning cherchant à former, affiner et optimiser des modèles génératifs pour des tâches spécifiques.
  • Prompt engineers et ingénieurs de recherche explorant les techniques avancées de LLM et les nouvelles architectures de modèles.
  • Développeurs ayant une expérience en Python et en machine learning de base intéressés par la création d'applications d'IA générative.
  • Professionnels de tous les secteurs (par exemple, marketing, juridique, finance, santé) visant à alimenter des applications avec des LLM pour la création de contenu, la synthèse et les recommandations.

how to use

Comment utiliser Generative AI with Large Language Models

Pour accéder au cours Generative AI with Large Language Models, les utilisateurs peuvent s'inscrire via la plateforme Coursera. Le cours offre à la fois un accès gratuit au contenu en mode audit et un abonnement payant pour un accès complet et un certificat.

  • 1Accédez à la page du cours sur Coursera via le site web de DeepLearning.AI.
  • 2Inscrivez-vous au cours, en choisissant l'option d'audit gratuit ou l'abonnement payant Coursera.
  • 3Accédez aux 47 leçons vidéo et aux supports de lecture associés.
  • 4Terminez les 3 devoirs notés et les laboratoires pratiques, généralement effectués sur AWS SageMaker.
  • 5Participez aux quiz pour renforcer la compréhension de concepts tels que l'architecture des transformeurs et le prompt engineering.
  • 6Après avoir réussi toutes les composantes notées, obtenez un certificat de cours si vous êtes inscrit à l'option payante.

pricing

Tarification et plans de Generative AI with Large Language Models

Le cours Generative AI with Large Language Models est disponible via la plateforme de Coursera, offrant des options d'accès flexibles. Les utilisateurs peuvent auditer le contenu du cours gratuitement ou opter pour un abonnement payant pour obtenir un accès complet aux devoirs notés et à un certificat de cours.

  • Accès gratuit en mode audit : Fournit l'accès à la plupart des supports de cours, y compris les leçons vidéo et les lectures, sans devoirs notés ni certificat.
  • Abonnement Coursera : 49 $/mois, comprend un accès complet à tout le contenu du cours, aux devoirs notés, aux laboratoires pratiques et à un certificat de cours partageable après achèvement.

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 Concurrents

Le marché de l'éducation à l'IA générative propose plusieurs offres, le cours de DeepLearning.AI se distinguant par son partenariat avec AWS et une approche complète du cycle de vie complet du projet d'IA générative. Il cible les apprenants intermédiaires avec des compétences pratiques de déploiement.

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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