IBM
IBM Generative AI Engineering Certificat Professionnel

Vente anticipée ! Débloquez plus de 10 000 cours de Google, Microsoft et autres pour 160 €/an. Économisez maintenant.

IBM

IBM Generative AI Engineering Certificat Professionnel

Develop job-ready gen AI skills employers need. Build highly sought-after gen AI engineering skills and practical experience in just 6 months. No prior experience required.

Enseigné en Français (doublage IA)

IBM Skills Network Team
Sina Nazeri
Abhishek Gagneja

Instructeurs : IBM Skills Network Team

40 593 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.7

(1,675 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois à compléter
Ă  6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.7

(1,675 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

6 mois à compléter
Ă  6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready skills employers are crying out for in gen AI, machine learning, deep learning, NLP apps, and large language models in just 6 months.

  • Build and deploy generative AI applications, agents and chatbots using Python libraries like Flask, SciPy and ScikitLearn, Keras, and PyTorch.

  • Key gen AI architectures and NLP models, and how to apply techniques like prompt engineering, model training, and fine-tuning.

  • Apply transformers like BERT and LLMs like GPT for NLP tasks, with frameworks like RAG and LangChain.

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : ChatGPT
  • CatĂ©gorie : Unsupervised Learning
  • CatĂ©gorie : Deep Learning
  • CatĂ©gorie : Feature Engineering
  • CatĂ©gorie : Prompt Engineering
  • CatĂ©gorie : Artificial Intelligence
  • CatĂ©gorie : Flask (Web Framework)
  • CatĂ©gorie : Predictive Modeling
  • CatĂ©gorie : Jupyter
  • CatĂ©gorie : Generative AI
  • CatĂ©gorie : Keras (Neural Network Library)
  • CatĂ©gorie : Large Language Modeling

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter Ă  votre profil LinkedIn

Enseigné en Français (doublage IA)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • DĂ©montrez vos compĂ©tences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM

Certificat professionnel - 16 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Explain the fundamental concepts and applications of AI in various domains.

  • Describe the core principles of machine learning, deep learning, and neural networks, and apply them to real-world scenarios.

  • Analyze the role of generative AI in transforming business operations, identifying opportunities for innovation and process improvement.

  • Design a generative AI solution for an organizational challenge, integrating ethical considerations.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Automation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Digital Transformation
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Business Transformation
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Business Technologies
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Governance

Ce que vous apprendrez

  • Describe generative AI and distinguish it from discriminative AI.

  • Describe the capabilities of generative AI and its use cases in the real world.

  • Identify the applications of generative AI in different sectors and industries.

  • Explore common generative AI models and tools for text, code, image, audio, and video generation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Program Development
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Content Creation
Catégorie : Virtual Environment

Ce que vous apprendrez

  • Explain the concept, relevance, and best practices of prompt engineering to guide generative AI models in producing meaningful, accurate outputs.

  • Apply prompt engineering techniques to text prompts, improving the reliability and quality of large language models.

  • Practice prompt engineering techniques and approaches, including interview pattern, chain-of-thought, tree-of-thought, to improve prompt outcomes.

  • Explore commonly used tools for prompt engineering to aid with prompt engineering.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Generative AI

Ce que vous apprendrez

  • Develop a foundational understanding of Python programming by learning basic syntax, data types, expressions, variables, and string operations.

  • Apply Python programming logic using data structures, conditions and branching, loops, functions, exception handling, objects, and classes.

  • Demonstrate proficiency in using Python libraries such as Pandas and Numpy and developing code using Jupyter Notebooks.

  • Access and extract web-based data by working with REST APIs using requests and performing web scraping with BeautifulSoup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : NumPy
Catégorie : File Management
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Restful API
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Programming Principles

Ce que vous apprendrez

  • Describe the steps and processes involved in creating a Python application including the application development lifecycle

  • Create Python modules, run unit tests, and package applications while ensuring the PEP8 coding best practices

  • Build and deploy web applications using Flask, including routing, error handling, and CRUD operations.

  • Create and deploy an AI-based application onto a web server using IBM Watson AI Libraries and Flask

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Unit Testing
Catégorie : Restful API
Catégorie : Application Development
Catégorie : Flask (Web Framework)
Catégorie : Style Guides
Catégorie : Web Applications
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Software Development Life Cycle
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : IBM Cloud
Catégorie : Code Review

Ce que vous apprendrez

  • Explain the core concepts of generative AI, including large language models, speech technologies, and platforms such as IBM watsonX, and Hugging Face

  • Build generative AI-powered applications and chatbots using LLMs, retrieval-augmented generation(RAG), and foundational Python frameworks

  • Integrate speech-to-text (STT) and text-to-speech (TTS) technologies to enable voice interfaces in generative AI applications

  • Develop web-based AI applications using Python libraries, such as Flask and Gradio, along with basic front-end tools like HTML, CSS, and JavaScript

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Flask (Web Framework)
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : IBM Cloud
Catégorie : Application Development
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : HTML and CSS
Catégorie : Web Development
Catégorie : Web Applications
Data Analysis with Python

Data Analysis with Python

COURS 715 heures

Ce que vous apprendrez

  • Construct Python programs to clean and prepare data for analysis by addressing missing values, formatting inconsistencies, normalization, and binning

  • Analyze real-world datasets through exploratory data analysis (EDA) using libraries such as Pandas, NumPy, and SciPy to uncover patterns and insights

  • Apply data operation techniques using dataframes to organize, summarize, and interpret data distributions, correlation analysis, and data pipelines

  • Develop and evaluate regression models using Scikit-learn, and use these models to generate predictions and support data-driven decision-making

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : NumPy
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Supervised Learning
Machine Learning with Python

Machine Learning with Python

COURS 820 heures

Ce que vous apprendrez

  • Explain key concepts, tools, and roles involved in machine learning, including supervised and unsupervised learning techniques.

  • Apply core machine learning algorithms such as regression, classification, clustering, and dimensionality reduction using Python and scikit-learn.

  • Evaluate model performance using appropriate metrics, validation strategies, and optimization techniques.

  • Build and assess end-to-end machine learning solutions on real-world datasets through hands-on labs, projects, and practical evaluations.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Predictive Modeling

Ce que vous apprendrez

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Image Analysis

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 applied in natural language processing tasks

  • Implement tokenization to preprocess raw text using NLP libraries like NLTK, spaCy, BertTokenizer, and XLNetTokenizer

  • Create an NLP data loader in PyTorch that handles tokenization, numericalization, and padding for text datasets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Generative AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Artificial Neural Networks

Ce que vous apprendrez

  • Explain how one-hot encoding, bag-of-words, embeddings, and embedding bags transform text into numerical features for NLP models

  • Implement Word2Vec models using CBOW and Skip-gram architectures to generate contextual word embeddings

  • Develop and train neural network-based language models using statistical N-Grams and feedforward architectures

  • Build sequence-to-sequence models with encoder–decoder RNNs for tasks such as machine translation and sequence transformation

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Text Mining
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Feature Engineering

Ce que vous apprendrez

  • Explain the role of attention mechanisms in transformer models for capturing contextual relationships in text

  • Describe the differences in language modeling approaches between decoder-based models like GPT and encoder-based models like BERT

  • Implement key components of transformer models, including positional encoding, attention mechanisms, and masking, using PyTorch

  • Apply transformer-based models for real-world NLP tasks, such as text classification and language translation, using PyTorch and Hugging Face tools

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Deep Learning

Ce que vous apprendrez

  • Sought-after, job-ready skills businesses need for working with transformer-based LLMs in generative AI engineering

  • How to perform parameter-efficient fine-tuning (PEFT) using methods like LoRA and QLoRA to optimize model training

  • How to use pretrained transformer models for language tasks and fine-tune them for specific downstream applications

  • How to load models, run inference, and train models using the Hugging Face and PyTorch frameworks

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Generative AI
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Deep Learning

Ce que vous apprendrez

  • In-demand generative AI engineering skills in fine-tuning LLMs that employers are actively seeking

  • Instruction tuning and reward modeling using Hugging Face, plus understanding LLMs as policies and applying RLHF techniques

  • Direct preference optimization (DPO) with partition function and Hugging Face, including how to define optimal solutions to DPO problems

  • Using proximal policy optimization (PPO) with Hugging Face to build scoring functions and tokenize datasets for fine-tuning

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Training and Development
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Quality Assessment
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : User Feedback

Ce que vous apprendrez

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

  • How tapply the fundamentals of in-context learning and advanced prompt engineering timprove prompt design

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

  • How tbuild AI applications by integrating RAG, PyTorch, Hugging Face, LLMs, and LangChain technologies

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Ce que vous apprendrez

  • Gain practical experience building your own real-world generative AI application to showcase in interviews

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

  • Set up a simple Gradio interface for user interaction and build a question-answering bot using LangChain and a large language model (LLM)

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : User Interface (UI)
Catégorie : Databases

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

IBM Skills Network Team
IBM
84 Cours1 323 324 apprenants
Sina Nazeri
IBM
2 Cours33 527 apprenants
Abhishek Gagneja
IBM
6 Cours203 755 apprenants

Offert par

IBM

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
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.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions

¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.