Schulungsübersicht
Kursinhalt Vorschlag für die Schulung
Tag 1 - Einführung in KI und Python für Daten-Workflows
• Überblick über das Umfeld der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
• Rolle der KI im modernen Datenengineering
• Auffrischung der Python-Grundlagen für KI-Anwendungen
• Arbeit mit Daten mit Hilfe von pandas und NumPy
• Einführung in APIs und die Verarbeitung von JSON-Daten
• Mini-Übung: Laden und Transformieren von Datensätzen
Tag 2 - Grundlagen des maschinellen Lernens für die Praxis
• Konzepte von überwachtem und unüberwachtem Lernen
• Feature Engineering und Techniken zur Datenvorbereitung
• Grundlagen des Modelltrainings mit scikit-learn
• Modellbewertung und Leistungsmetriken
• Einführung in die Konzepte des Modell-Deployment
• Praxisaufgabe: Entwicklung eines einfachen prädiktiven Modells
Tag 3 - Einführung in LLMs und Prompt Engineering
• Verständnis von Large Language Models und deren Funktionsweise
• Tokenisierung, Kontextfenster und Einschränkungen
• Prinzipien und Techniken des Prompt-Designs
• Zero-shot und Few-shot Prompting
• Strategien für die Bewertung und Iteration von Prompts
• Praktische Übungen im Prompt Engineering
Tag 4- Entwicklung von KI-Anwendungen mit LLMs
• Nutzung von LLM-APIs in Python
• Konzepte für strukturierte Ausgaben und Function Calling
• Entwicklung von Chat-basierten und Aufgaben-basierten Anwendungen
• Einführung in Retrieval-Augmented Generation
• Verbindung von LLMs mit externen Datenquellen
• Mini-Projekt: Entwicklung eines einfachen KI-Assistenten
Tag 5 - Operationalisierung von KI-Lösungen
• Gestaltung skalierbarer KI-Workflows
• Integration von KI in Daten-Pipelines
• Überwachung und Verbesserung der Modellleistung
• Kostenoptimierung und Strategien für die API-Nutzung
• Aspekte der Sicherheit und verantwortungsvolle KI-Nutzung
• Abschlussprojekt: Entwicklung einer End-to-End-KI-Lösung
Erfahrungsberichte (2)
Der Trainer war sehr bereit, alle meine Fragen zu beantworten.
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer entwickelt das Training auf Basis des Tempo der Teilnehmer
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maschinelle Übersetzung
