Im Kurs "AI Engineering: Essentials in Programming and Machine Learning" wird eine umfassende Grundlage im Bereich Software-Engineering und Künstliche Intelligenz vermittelt. Die Teilnehmer erlernen wichtige Fähigkeiten in der Programmierung, Data Handling sowie den grundlegenden Konzepten von Machine Learning und Natural Language Processing.
Kursinhalt1. Software-Engineering-Grundlagen- Python-Programmierung
- Objektorientiertes Design
- Algorithmik und bewährte Praktiken für Codebases
2. Essential Tools & Libraries
- Arbeiten mit TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain
- Tools für Infrastruktur-Setup, Deployment und Monitoring
3. Data Handling Skills
- Datenbeschaffung, Bereinigung und Aufbereitung
- Grundlegende Data-Analytics-Techniken
- Basiswissen zu Datenspeicherung und Datenverarbeitung
4. Natural Language Processing (NLP)
- Verarbeitung und Analyse von Textdaten
- Konzepte und Bausteine moderner Sprachmodelle
5. Prompt Engineering
- Entwicklung von Strategien für Prompts
- Iterationen und Optimierungen im AI-Ökosystem
6. Machine Learning Basics
- Algorithmentypen und Modelltraining
- Evaluationsmethoden und Umgang mit Large Language Models (LLMs)
7. Augmenting LLMs & Agents
- Vertiefung in RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Aufbau von LLM-Agents
- Nutzung von Tools für Echtzeitfähigkeiten
8. Open-Source LLMs
- Auswahl, Evaluierung und Deployment von offenen LLMs
- Bereitstellung als APIs
9. Building & Training Chatbots
- Entwicklung von Chatbots und Conversational-AI-Systemen
- Implementierung von Sentiment-Analyse
- Bewältigung typischer Herausforderungen bei LLM-Anwendungen