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Über diesen Kurs
Da generative künstliche Intelligenz die Softwarelandschaft verändert, benötigen Java-Entwickler praktische Möglichkeiten, intelligente Funktionen in ihre bestehenden Anwendungsökosysteme zu integrieren. Dieser Kurs schlägt die Brücke zwischen Enterprise-Java-Entwicklung und modernen KI-Fähigkeiten unter Verwendung des robusten Spring-Frameworks.
Sie werden von der Standard-Backend-Entwicklung zum Erstellen intelligenter, kontextbezogener Anwendungen übergehen. Durch das Verständnis der grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und von Large Language Models lernen Sie, wie Sie Ihre Spring Boot-Dienste sicher und effizient mit externen KI-APIs verbinden, Prompts verwalten und unstrukturierte Daten verarbeiten.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen der Kernterminologie von generativer KI, neuronalen Netzen und Large Language Models.
- Konfigurieren von Spring-Anwendungen zur sicheren Verbindung mit erstklassigen KI-Diensten und APIs.
- Implementieren von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Mustern, um KI-Antworten auf Ihre eigenen Daten zu stützen.
- Anwenden von Prompt-Engineering-Techniken direkt im Java-Code, um Modell-Ausgaben zu steuern.
- Verwalten unstrukturierter Daten mithilfe von Vektordatenbanken, die in Ihre Spring-Dienste integriert sind.
- Üben des Schreibens von sauberem, modernem Java-Code zum Parsen, Strukturieren und Validieren von KI-generierten Antworten.
Der Lehrplan beginnt mit wesentlichen Definitionen und grundlegenden KI-Konzepten, bevor er Sie durch strukturierte schriftliche Tutorials und Code-Übungen führt. Sie werden von der einfachen Textgenerierung zum Erstellen fortgeschrittener, Retrieval-Augmented Anwendungsflüsse fortschreiten.
Dieser Kurs richtet sich an Java-Entwickler, die neu im Bereich der künstlichen Intelligenz sind und ihre Backend-Fähigkeiten erweitern möchten, ohne einen Hintergrund in Data Science zu benötigen.
Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit von generativer KI in Ihre Java- und Spring-Anwendungen zu bringen.
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