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Über diesen Kurs
Die Integration von Large Language Models in reale Software erfordert mehr als nur das Schreiben eines einfachen Prompts. Softwareentwickler müssen wissen, wie sie diese Modelle mit externen Daten verbinden, den Kontext verwalten und Anwendungen bereitstellen, die zuverlässig, sicher und benutzerfreundlich sind.
Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess des Erstellens von konversationellen KI-Anwendungen von Grund auf. Sie werden von den Grundlagen der Sprachmodellmechanik zur Strukturierung von sauberem Python-Code, der Integration von Vektordatenbanken und dem Aufbau benutzerfreundlicher Schnittstellen übergehen.
Was Sie lernen werden:
- Grundlegende LLM-Konzepte, Grundlagen des Prompt Engineering und Tokenisierung verstehen.
- Konversationelle Schnittstellen mit Python, Hugging Face und Gradio erstellen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster implementieren, um Modelle mit benutzerdefinierten Wissensdatenbanken zu verbinden.
- Vektordatenbanken konfigurieren, um semantische Informationen effizient zu speichern und abzurufen.
- Moderne Python-Praktiken anwenden, einschließlich virtueller Umgebungen und sauberer Anwendungsstrukturierung.
- KI-Anwendungen verantwortungsvoll bereitstellen, mit Fokus auf Tests, Sicherheit und Evaluierung.
Sie beginnen mit dem Erlernen grundlegender KI-Terminologie und der Grundlagen des Prompt Engineering, bevor Sie mit der praktischen Codierung fortfahren. Durch strukturierte schriftliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Codebeispiele erstellen Sie einen funktionsfähigen FAQ-Chatbot und lernen, wie Sie ihn für die Produktion verpacken.
Dieser Kurs richtet sich an Anfängerentwickler, Software-Enthusiasten und neugierige Tech-Profis, die grundlegende Python-Kenntnisse haben, aber neu in der Erstellung von Anwendungen mit Large Language Models sind. Keine Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen erforderlich.
Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre eigenen produktionsreifen KI-Anwendungen zu erstellen.
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