Associate AI Engineer für Entwickler

Werde AI Developer mit praktischen Fähigkeiten

Beginne deine Reise zum AI Engineer, indem du lernst, wie du KI in Softwareanwendungen integrierst. In diesem Lernpfad sammelst du praktische Erfahrung mit APIs und Open-Source-Bibliotheken, um KI-gestützte Systeme zu entwickeln, die erweiterte Funktionen und bessere Nutzererlebnisse bieten.Meistere die wichtigsten Tools Lerne die wichtigsten Tools und Technologien kennen, die AI Engineers nutzen:

• Die OpenAI API zum Einsatz leistungsstarker Sprachmodelle wie GPT
• Das umfangreiche Repository von Hugging Face mit vortrainierten Modellen und Datensätzen
• LangChain für die Entwicklung von Anwendungen mit Sprachmodellen, Prompts, Chains und Agents
• Die Vektordatenbank Pinecone für effiziente Ähnlichkeitssuche und Empfehlungssysteme

Durch praktische Übungen und reale Projekte lernst du, mit diesen Tools Chatbots, Empfehlungssysteme, semantische Suche und vieles mehr zu entwickeln.Entfessle das Potenzial von Language Models Entdecke das Potenzial von Large Language Models (LLMs) und wie sie die Entwicklung von KI-Anwendungen revolutionieren. Lerne Prompt-Engineering-Techniken, um Modellausgaben für deine spezifischen Anwendungsfälle zu optimieren. Erfahre, wie du mit Embeddings fortgeschrittene KI-Anwendungen wie semantische Suche und Empfehlungssysteme entwickeln kannst.

Entwickle produktionsreife KI-Systeme

Erhalte Einblicke in LLMOps – die Praktiken für Entwicklung, Deployment und Wartung von KI-Systemen im Produktivbetrieb. Lerne Best Practices für die zuverlässige Integration von Drittanbieter-APIs, den Umgang mit Rate Limits und Ausnahmen sowie die robuste Strukturierung von Modellausgaben. Wende Software-Engineering-Prinzipien an, um modularen, gut dokumentierten und testbaren Code zu schreiben.

Starte deine Karriere als AI Engineer

Am Ende dieses Lernpfad verfügst du über die Fähigkeiten und das Portfolio, um:

• KI-gestützte Anwendungen mit branchenüblichen Tools und Best Practices zu entwickeln
• KI-Funktionen in Backend-Systeme und nutzerorientierte Anwendungen zu integrieren
• Mit Data Scientists und Software Engineers zusammenzuarbeiten, um KI-Projekte zum Leben zu erwecken
• An der Spitze der sich rasant entwickelnden KI-Landschaft zu bleiben