Schulungsübersicht
Kursgliederung Trainingsvorschlag
Tag 1 - Einführung in KI und Python für Datenworkflows
• Überblick über die Landschaft der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning
• Die Rolle der KI im modernen Data Engineering
• Auffrischung der Python-Grundlagen für KI-Anwendungen
• Arbeit mit Daten unter Verwendung von pandas und NumPy
• Einführung in APIs und die Verarbeitung von JSON-Daten
• Mini-Übung: Laden und Transformieren von Datensätzen
Tag 2 - Grundlagen des Machine Learning für Fachpraktiker
• Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens
• Techniken des Feature Engineering und der Datenvorbereitung
• Grundlagen des Modelltrainings mit scikit-learn
• Modellbewertung und Leistungsmetriken
• Einführung in Konzepte der Modelldeployment
• Praktische Übung: Aufbau eines einfachen prädiktiven Modells
Tag 3 - Einführung in LLMs und Prompt Engineering
• Verständnis von Large Language Models und deren Funktionsweise
• Tokenisierung, Kontextfenster und Grenzen
• Prinzipien und Techniken des Prompt-Designs
• Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting
• Strategien zur Bewertung und Iteration von Prompts
• Praktische Übungen im Prompt Engineering
Tag 4- Aufbau von KI-Anwendungen mit LLMs
• Nutzung von LLM-APIs in Python
• Konzepte strukturierter Ausgaben und Function Calling
• Entwicklung chat-basierter und aufgabenorientierter Anwendungen
• Einführung in Retrieval-Augmented Generation
• Verbindung von LLMs mit externen Datenquellen
• Mini-Projekt: Aufbau eines einfachen KI-Assistenten
Tag 5 - Industrialisierung von KI-Lösungen
• Gestaltung skalierbarer KI-Workflows
• Integration von KI in Datenpipelines
• Überwachung und Verbesserung der Modelleistung
• Kostenoptimierung und Strategien für die API-Nutzung
• Aspekte der Sicherheit und der verantwortungsvollen KI
• Abschlussprojekt: Aufbau 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
