Grundlagen des Full-Stack-KI-Engineering

Dieser Kurs führt Sie durch den gesamten Prozess, von der ersten Codezeile bis zur Bereitstellung eines funktionalen Modells, und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre KI-Lösung mit der neuesten Technologie ausstatten können. Sie erwerben die praktischen Fähigkeiten, um den gesamten Lebenszyklus eines KI-Projekts zu verwalten.Sie lernen, Daten zu verarbeiten, maschinelle Lern- und Deep-Learning-Modelle zu erstellen und zu trainieren und moderne MLOps-Praktiken anzuwenden, um Ihre Anwendungen bereitzustellen und zu warten und eine solide Grundlage als vielseitiger KI-Practitioner zu schaffen. Was Sie lernen werden: - Beherrschen Sie die Grundlagen von Python für Data Science, einschließlich der Arbeit mit NumPy und Pandas zur Datenmanipulation. - Erstellen Sie klassische Machine-Learning-Modelle für Regression und Klassifizierung mit Scikit-learn. - Verstehen Sie die Prinzipien neuronaler Netze und erstellen Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow oder PyTorch. - Erkunden Sie die Grundlagen der generativen KI und erstellen Sie grundlegende Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) unter Verwendung von LangChain. - Wenden Sie die Kernprinzipien von MLOps an, indem Sie Ihre Anwendungen mit Docker containerisieren und Experimente verfolgen. - Lernen Sie, Ihre Modelle mit einem Web-Framework wie FastAPI als APIs zu verwenden. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Python- und Datenanalysekonzepten, geht dann über maschinelles Lernen, Deep Learning und schließlich zu den Prinzipien der Bereitstellung und Verwaltung von KI-Systemen.Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger.Keine Vorkenntnisse in Programmierung oder künstlicher Intelligenz sind erforderlich, um loszulegen. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung von End-to-End-KI-Anwendungen.