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Spezialisierung für Generative AI for Software Engineers & Developers

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Spezialisierung für Generative AI for Software Engineers & Developers

Become an Expert in AI-powered Software Development. Acquire skills to utilize generative AI tools, platforms, and frameworks to optimize coding, streamline debugging, and boost collaborative software engineering.

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Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Gain expertise in using generative AI tools like GitHub Copilot, Tabnine, and Amazon Q to improve coding efficiency and quality.

  • Master prompt engineering and AI-driven workflows to create intelligent, scalable applications with Gemini and Vertex AI.

  • Develop hands-on skills with AI tools like Cursor AI, CodeSee, and Snyk for code navigation, debugging, and optimization.

  • Understand ethical practices and strategies for secure, efficient, and collaborative AI-powered software development.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Software Documentation
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Debugging
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Google Gemini
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Software Quality Assurance
  • Kategorie: OpenAI

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Edureka.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Define generative AI principles and apply data preparation, vectorization, and model-building techniques.

  • Analyze and compare models like GANs, VAEs, transformers, and LLMs for practical applications.

  • Design effective prompts using few-shot, zero-shot, and chain-of-thought techniques for AI models.

  • Optimize and deploy generative AI models using fine-tuning, PEFT, and LLMOps strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Database Systems
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

  • Explain Gemini’s multimodal architecture and use AI Studio/APIs for text, vision, and code.

  • Use Gemini APIs and Google AI Studio to explore code generation, document analysis, and multimodal capabilities.

  • Explore Vertex AI foundations, model tuning, and deployment strategies conceptually, with practical demos focused on Gemini.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative AI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Cloud Platforms
Kategorie: Large Language Modeling

Was Sie lernen werden

  • Define how AI coding tools assist in software development.

  • Construct effective prompts for accurate AI code suggestions.

  • Apply GitHub Copilot, Tabnine, and Amazon Q to generate, debug, and document code.

  • Collaborate with AI tools in both solo and team-based coding tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Code Review
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Software Documentation
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Secure Coding
Kategorie: Test Automation
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Maintainability
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: GitHub
Kategorie: Software Technical Review
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: DevOps
Kategorie: Software Development

Was Sie lernen werden

  • Navigate and explore codebases using AI tools like Cursor AI, CodeSee, and Sourcegraph efficiently.

  • Improve code quality with automated reviews, static analysis, and bug detection via AI-powered tools.

  • Generate, refactor, and debug code quickly using AI assistants like Codeium, Refact AI, and Cody AI.

  • Enhance security, optimize performance, and boost collaboration with AI-driven development practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Code Review
Kategorie: Debugging
Kategorie: Software Development Life Cycle
Kategorie: Collaborative Software
Kategorie: Software Development Tools
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Automation
Kategorie: Integrated Development Environments
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Software Development
Kategorie: DevSecOps
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Software Technical Review
Kategorie: Software Engineering
Kategorie: Software Visualization
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Application Security
Kategorie: Analysis

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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