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Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit

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Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit

Chanin Nantasenamat

Instructeur : Chanin Nantasenamat

4 522 déjà inscrits

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Application Development
  • Catégorie : Cloud Applications
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Prototyping
  • Catégorie : Application Performance Management
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : User Interface (UI)
  • Catégorie : Application Deployment

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

août 2025

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Il y a 3 modules dans ce cours

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.

Inclus

18 vidéos7 lectures1 devoir

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.

Inclus

13 vidéos7 lectures1 devoir

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.

Inclus

14 vidéos7 lectures1 devoir

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Instructeur

Chanin Nantasenamat
Snowflake
1 Cours4 522 apprenants

Offert par

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