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面向软件开发人员的生成式人工智能 专项课程
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面向软件开发人员的生成式人工智能 专项课程

借助 Gen AI 提升您的软件开发职业生涯. 在 1 个月或更短的时间内,为您提升软件工程游戏水平,掌握急需的生成式人工智能实践技能

Rav Ahuja
Antonio Cangiano
Ramanujam Srinivasan

位教师:Rav Ahuja

11,589 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.6

(354 条评论)

中级 等级

推荐体验

4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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4 周 完成
在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 识别现实世界中生成式人工智能的用途,并描述针对文本、代码、图像、音频和视频的流行生成式人工智能模型和工具

  • 解释生成式人工智能提示工程的概念、示例和常用工具,学习创建有效、有影响力的提示所需的技术

  • 了解使用生成式人工智能模型生成代码片段、脚本、测试用例和应用程序的工具和技术

  • 利用人工智能工具和 LLM 开发创新的软件工程解决方案

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 IBM 获得职业证书

专业化 - 3门课程系列

您将学到什么

  • 描述生成式人工智能,并将其与判别式人工智能区分开来。

  • 描述生成式人工智能的功能及其在现实世界中的应用案例。

  • 确定生成式人工智能在不同部门和行业中的应用。

  • 探索用于文本、代码、图像、音频和视频生成的常见人工智能生成模型和工具。

您将获得的技能

类别:生成式人工智能
类别:ChatGPT
类别:负责任的人工智能
类别:机器学习
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)

您将学到什么

  • 解释 Prompt 工程在生成式 AI 模型中的概念和意义。

  • 应用创建 Prompt 的最佳实践。

  • 评估常用的 prompt engineering 工具。

  • 应用常用的 prompt engineering 技巧和方法来撰写有效的 prompt。

您将获得的技能

类别:提示模式
类别:即时工程
类别:生成式人工智能
类别:图像质量
类别:ChatGPT

您将学到什么

  • 演示如何使用生成式 AI 模型生成代码片段、脚本和程序

  • 应用生成式 AI 技术进行应用程序设计、架构、Bug 检测、代码 Refactoring 和程序优化

  • 使用 AI 驱动的生成工具(如 ChatGPT、GitHub Copilot、Google Gemini 和 IBM watsonx Code Assistant)开发创新解决方案

  • 解释使用生成式 AI 编程所面临的挑战和伦理方面的考虑,以及减轻这些挑战和考虑的策略

您将获得的技能

类别:大型语言模型
类别:软件测试
类别:生成式人工智能
类别:应用安全
类别:人工智能
类别:自然语言处理
类别:软件架构
类别:DevSecOps
类别:CI/CD
类别:负责任的人工智能
类别:测试自动化
类别:软件工程
类别:软件开发
类别:软件开发工具
类别:即时工程

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位教师

Rav Ahuja
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56 门课程4,308,035 名学生

提供方

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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.
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