LLM-applicaties bouwen in Python

De vraag naar intelligente, AI-gestuurde software groeit snel, maar het integreren van Large Language Models (LLMs) in praktijktoepassingen vereist meer dan alleen het verzenden van een tekstprompt. Deze cursus neemt je stap voor stap mee door het proces van het bouwen van robuuste LLM-applicaties met Python. Je begint met de fundamentele concepten van AI-integratie en werkt toe naar de praktische implementatie, waarbij je leert hoe je code structureert, prompts beheert en moderne technieken zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG) toepast om contextbewuste applicaties te creëren. Wat je zult leren: • Begrijp de kernarchitectuur van LLM-gestuurde applicaties en de belangrijkste terminologie. • Maak verbinding met en communiceer met language model API's met behulp van Python. • Pas prompt engineering best practices toe om nauwkeurige, betrouwbare outputs te genereren. • Bouw Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines met behulp van vector databases. • Beheer Python-omgevingen en dependencies met moderne tools zoals uv of Poetry. • Bereid je applicatie voor op deployment met behulp van fundamentele MLOps-principes. Het curriculum begint met essentiële definities en API-basisprincipes voordat we overgaan naar praktische schriftelijke oefeningen. Je leest duidelijke uitleg en praktische code snippets om geleidelijk je begrip van de volledige levenscyclus van applicaties op te bouwen. Deze cursus is ontworpen voor beginners en ontwikkelaars die nieuw zijn in het AI-landschap en vereist geen voorafgaande machine learning-ervaring — alleen een basiskennis van Python. Begin vandaag nog met lezen en zet je eerste stappen in de wereld van AI-applicatieontwikkeling.