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欢迎参加 "生成式 AI 架构与应用开发 "课程，这是您掌握生成式 AI 的先进技术及其在各行各业的 Transformer 应用的 Gateway。 在这一沉浸式课程中，学员们将穿越 LLM 的综合世界，深入了解其基础架构、训练方法和应用范围。课程结束时，您将掌握以下知识：- 掌握 Large Language Model 的架构细微差别和训练复杂性，为理解其能力和局限性打下坚实的基础 - 将 LLM 应用于搜索、预测和内容生成等各种任务，展示生成式 AI 在解决复杂挑战方面的多功能性和强大功能 - 利用 LangChain 库简化 LLM 应用程序的开发，提高项目的效率和创新性。
生成式 AI 架构和应用开发
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 用 LLM 学习生成式 AI 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有7个模块
在本模块中，学习者将开始探索 Large Language Model（LLM），从预训练和 Scale 的基本要素开始，了解模型大小和数据质量如何影响泛化能力。在此过程中，学习者还将进行微调实践，学习如何在保持广泛知识基础的同时，针对特定任务调整 LLM。Modulation 最后会进行重点复习和评估，旨在加强和评估对预训练、Scale 和针对实际场景微调 LLM 的关键概念的理解和应用。
涵盖的内容
9个视频4篇阅读材料3个作业1个讨论话题1个插件
本模块介绍用于搜索、Prediction 和生成的 Large Language Model (LLM)，全面探索语言模型的前沿领域及其对我们与数字信息交互方式的变革性影响。通过结构化的课程，从基础概念（如搜索查询完成和词嵌入）到高级应用（包括文本生成和 Transformer 的创新架构），学习者将获得理论知识和实践技能。
涵盖的内容
13个视频2篇阅读材料3个作业2个讨论话题
在 Modulation 3 中，学习者将深入了解 LangChain 框架，该框架旨在促进由 Large Language Model（LLM）驱动的应用程序的开发。通过阅读和教学视频相结合的方式，学习者将详细了解 LangChain 的基础、组件及其价值主张。他们还将探索如何利用 LangChain 高效地构建和部署 LLM 驱动的应用程序。Modulation 最后会进行总结和评估，以巩固学习成果。
涵盖的内容
10个视频3篇阅读材料3个作业1个讨论话题
使用 LangChain 和 RAG 与数据交互》为学习者提供了对检索-增强生成（RAG）模型及其与 LangChain 集成的全面探索。通过教学视频、实践作业和讨论，学员可以深入了解 RAG 基础知识、文档 Load、Vector 存储、检索技术和构建 RAG 模型。Modulation 强调理论理解和实践技能的培养，使学员掌握使用 LangChain 和 RAG 与数据有效交互所需的知识和工具，使他们有能力为问题解答和文档检索等任务构建复杂的 Data Model。
涵盖的内容
17个视频1篇阅读材料3个作业
本 Modulation 重点关注通过各种指标和技术评估 Large Language Model (LLM) 的性能。学员将深入了解如何评估 LLM 性能、理解plexity 和 BLEU score 等指标以及解释评估结果。通过教学视频、讨论和作业，学员将掌握有效评估 LLM 所需的技能，并就其在实际应用中的使用做出明智的决策。
涵盖的内容
12个视频1篇阅读材料3个作业
本 Modulation 探索如何将人工智能用于数据隐私和保护，专为渴望提高这一关键领域专业知识的学员设计。通过理论基础与实际应用相结合的课程，学员将深入了解生成式人工智能在数据保护方面的核心内容，以及道德和合规性方面的基本考虑因素。这样做的目的是让学员掌握熟练驾驭复杂数据保护的技能，确保道德诚信和遵守法规，从而帮助他们了解在快速发展的技术环境中实施尖端数据隐私解决方案所面临的挑战。
涵盖的内容
8个视频8篇阅读材料4个作业3个讨论话题
本模块是课程的高潮部分，学员在此巩固所学知识，并展示自己对 Generative AI 概念和技术的熟练掌握程度。学员将参加课程总结会，反思自己的学习历程，并完成最终评估，以评价自己对教材的理解。Modulation 包括一个在实际场景中应用所学技能的实践项目，以及一个以 Gen AI 架构为重点的分级作业。最后，学员将观看课程结业视频，庆祝自己取得的成绩。
涵盖的内容
1个视频1篇阅读材料1个作业1个插件
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
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Chaitanya A.
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已于 Aug 24, 2025审阅
It was a great experience to learn the fundamental knowledge about generative AI.
常见问题
本课程适合不同背景的学习者 Accessibility。虽然对人工智能和编程概念有基本了解会有所裨益，但并非严格必要。课程内容既适合初学者，也适合有一定基础的学员，确保所有学员都能获得全面的学习体验。
本课程非常适合人工智能爱好者、软件开发人员、数据科学家、技术战略家以及希望加深对 Large Language Model 及其应用理解的相关领域专业人士。无论您是想提高现有技能，还是想在 AI 领域走上新的职业道路，本课程都能为您提供成功所需的知识和工具。
通过本课程的学习，学员将深入了解 Large Language Model 的架构和训练，其在搜索、预测和内容生成等任务中的应用，以及如何利用 LangChain 和 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 等前沿工具。到最后，学习者将具备开发创新、高效的 AI 解决方案的能力，并着重强调道德方面的考虑和现实世界的适用性。
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提供助学金，