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Ferramenta de IA

Revisão de IA Generativa com Large Language Models

Este curso de nível intermediário da DeepLearning.AI foca em IA generativa com Large Language Models (LLMs), cobrindo o ciclo de vida do projeto, desde a definição do problema até a implantação do modelo.

shipped 23 de jul. de 2026paid
Monthly visits108K/mo

Por que importa

1Avaliado em 4.8 de 5 estrelas em mais de 3.600 avaliações na Coursera.
2Apresenta 47 videoaulas e 3 tarefas avaliadas.
3Oferece acesso gratuito para auditoria do conteúdo e certificados pagos por US$ 49/mês.
4Inclui laboratórios práticos realizados na plataforma AWS SageMaker.

Sobre o Generative AI with Large Language Models

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

Planos de preços

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

Liderança

Andrew NgCo-founder

Screenshots

overview

O que é IA Generativa com Large Language Models?

Generative AI with Large Language Models é um curso de desenvolvimento profissional desenvolvido pela DeepLearning.AI que capacita cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores a entender e implantar aplicações de IA generativa usando Large Language Models. Ele cobre o ciclo de vida do projeto de IA generativa, arquitetura transformer, treinamento, ajuste, inferência e métodos de implantação para aplicações do mundo real.

features

Principais Recursos de IA Generativa com Large Language Models

O curso Generative AI with Large Language Models oferece uma experiência de aprendizado estruturada através de seu currículo, que inclui laboratórios práticos e questionários. Ele oferece módulos aprofundados sobre técnicas avançadas de LLM e é ministrado por instrutores da indústria da AWS.

  • Conteúdo do curso de nível intermediário.
  • Cobertura abrangente do ciclo de vida do projeto de IA generativa.
  • Instrução de especialistas em IA da AWS.
  • Disponibilidade na plataforma educacional Coursera.
  • Tarefas de laboratório práticas utilizando AWS SageMaker, Python, PyTorch e Hugging Face.
  • Questionários projetados para reforçar conceitos-chave.
  • Módulos aprofundados sobre técnicas avançadas de LLM, incluindo fine-tuning e prompt engineering.
  • Acesso gratuito para auditoria do conteúdo do curso.
  • Opção de certificados de curso pagos após a conclusão.
  • 47 videoaulas e 3 tarefas avaliadas.

use cases

Quem Deve Usar IA Generativa com Large Language Models?

Este curso é projetado para indivíduos com experiência em Python e machine learning básico, visando profissionais que desejam implementar soluções de IA generativa. É particularmente benéfico para aqueles envolvidos no desenvolvimento e implantação de aplicações de IA.

  • Cientistas de dados buscando conhecimento mais aprofundado em IA generativa e implantação de LLM.
  • Engenheiros de machine learning procurando treinar, ajustar e otimizar modelos generativos para tarefas específicas.
  • Engenheiros de prompt e engenheiros de pesquisa explorando técnicas avançadas de LLM e novas arquiteturas de modelo.
  • Desenvolvedores com experiência em Python e machine learning básico interessados em construir aplicações de IA generativa.
  • Profissionais de diversas indústrias (por exemplo, marketing, jurídica, finanças, saúde) que visam impulsionar aplicações com LLMs para criação de conteúdo, sumarização e recomendações.

how to use

Como Usar IA Generativa com Large Language Models

Para acessar o curso Generative AI with Large Language Models, os usuários podem se inscrever através da plataforma Coursera. O curso oferece acesso gratuito para auditoria do conteúdo e uma assinatura paga para acesso total e um certificado.

  • 1Navegue até a página do curso na Coursera através do site da DeepLearning.AI.
  • 2Inscreva-se no curso, selecionando a opção de auditoria gratuita ou a Assinatura Paga da Coursera.
  • 3Acesse as 47 videoaulas e materiais de leitura complementares.
  • 4Conclua as 3 tarefas avaliadas e os laboratórios práticos, geralmente realizados no AWS SageMaker.
  • 5Participe de questionários para reforçar a compreensão de conceitos como arquitetura transformer e prompt engineering.
  • 6Após a conclusão bem-sucedida de todos os componentes avaliados, obtenha um certificado do curso se estiver inscrito na opção paga.

pricing

Preços e Planos de IA Generativa com Large Language Models

O curso Generative AI with Large Language Models está disponível através da plataforma Coursera, oferecendo opções de acesso flexíveis. Os usuários podem auditar o conteúdo do curso gratuitamente ou optar por uma assinatura paga para ter acesso total às tarefas avaliadas e a um certificado do curso.

  • Acesso Gratuito para Auditoria: Fornece acesso à maioria dos materiais do curso, incluindo videoaulas e leituras, sem tarefas avaliadas ou certificado.
  • Assinatura Coursera: US$ 49/mês, inclui acesso total a todo o conteúdo do curso, tarefas avaliadas, laboratórios práticos e um certificado do curso compartilhável após a conclusão.

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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IA Generativa com Large Language Models vs Concorrentes

O mercado de educação em IA generativa apresenta várias ofertas, com o curso da DeepLearning.AI se destacando por sua parceria com a AWS e um foco abrangente em todo o ciclo de vida do projeto de IA generativa. Ele visa alunos intermediários com habilidades práticas de implantação.

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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