End-to-End LLM Pipeline Engineering

End-to-End LLM Pipeline Engineering adressiert die vollständige Entwicklung und Implementierung großer Sprachmodelle (LLMs) innerhalb produktiver KI-Infrastrukturen unter besonderer Berücksichtigung von AI Engineering, Data Science und Deep Learning. Im Gegensatz zu generellen Kursen über Künstliche Intelligenz fokussiert dieser Kurs speziell die nahtlose Orchestrierung aller Pipeline-Schritte - von den Rohdaten über Data Engineering und Prompt Engineering bis zur Modellbereitstellung (Model Deployment) und operativen KI-Operations (MLOps). Sie lernen durch detaillierte Laborübungen unter Einsatz von Technologien wie Python, TensorFlow und PyTorch, wie LLMs differenziert für Sprachverarbeitung (Natural Language Processing), Computersehen (Computer Vision) und Data Science optimiert, abgesichert und in komplexen Organisationen eingebettet werden. Authentische Case Studies zur Einbindung neuronaler Netze und zur Implementation von Automatisierung im Zusammenspiel mit Governance und Ethical AI-Standards unterstreichen die besonderen Anforderungen des LLM-Betriebs.

Grundlagen von AI Engineering

• Einführung in AI Engineering mit Bezug auf Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Vertiefung der Datenwissenschaft in LLM-Kontexten
• Anforderungen an Datenqualität, Data Engineering und Prompt-Entwicklung
• Governance-Aspekte speziell für den Betrieb von tiefen neuronalen Netzen
• Industrie-Frameworks und regulatorische Vorgaben für Ethik und Sicherheit bei KI-Einsatz
• Analyse von technischen Herausforderungen speziell beim End-to-End-Betrieb von LLMs
• Best Practices und Lessons Learned aus realen LLM-Projekten

Technologien und Implementierungsstrategien

• Auswahl geeigneter Software-Tools: Python, TensorFlow, PyTorch im LLM-Kontext
• Modellarchitekturen, Datenpipelines und Integrationsverfahren für neuronale Netze
• Absicherungs- und Datenschutzanforderungen für KI-Pipelines
• Cloud-Nutzung, On-Premise-Lösungen und hybrides Deployment
• Automatisierung von Machine Learning Prozessen mit MLOps-Praktiken
• Integration von Monitoring und Logging zur Überwachung der Modellleistung
• Best Practice-Ansätze für skalierbare und robuste KI-Pipelines

Praktische Anwendung und Best Practices

• Laborübungen zu Prompt Engineering, Datenaufbereitung und Modellvalidierung
• Szenarien für Modellbereitstellung (Model Deployment) in produktiven Umgebungen
• Fallstudien zu Incident Response und Sicherung von Sprachmodellen
• Testing von Modellen und Qualitätssicherung im laufenden Betrieb
• Implementierung und Dokumentation von MLOps-Prozessen
• Auditierung von KI-Systemen und Gewährleistung ethischer KI-Standards