DeepLearning.AI
Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit

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Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit

2.007 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Plan, build, and iterate GenAI ideas quickly by turning a short Python script into an interactive Streamlit app that runs entirely inside Snowflake.

  • Strengthen your app with iterative development principles, practical prompt engineering methods, and RAG to ground responses in real data.

  • Publish your prototype to private Snowflake environments or Streamlit Community Cloud and refine confidently without extra infrastructure.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Prototyping
  • Kategorie: User Interface (UI)
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: User Acceptance Testing (UAT)
  • Kategorie: Application Development
  • Kategorie: Agile Product Development
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Generative AI

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Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Learn how to rapidly transform ideas into working GenAI prototypes using Streamlit and Snowflake. You'll build your first Gen AI-powered app with real data, master the MVP mindset for fast development, and discover how generative AI accelerates coding, debugging, and prototyping workflows.

Das ist alles enthalten

18 Videos7 Lektüren1 Aufgabe

Transform your basic prototype into a deployable, shareable MVP by integrating Snowflake Cortex for AI-powered insights, building interactive user interfaces, and mastering deployment to make your app accessible to real users. You'll parse unstructured data, create streamlined workflows, and learn multiple deployment options including Streamlit Community Cloud and Snowflake Native Apps.

Das ist alles enthalten

13 Videos7 Lektüren1 Aufgabe

Build intelligent data insights using Snowflake Cortex functions to automatically summarize, analyze sentiment, and extract patterns from customer reviews. You'll seamlessly combine structured and unstructured data, implement RAG (Retrieval-Augmented Generation) to enhance AI responses with real customer data, and use data augmentation techniques to improve answer quality—all without writing complex analytical logic, while preparing your app for real-world user testing.

Das ist alles enthalten

14 Videos7 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

Chanin Nantasenamat
1 Kurs2.007 Lernende

von

DeepLearning.AI
Snowflake

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