Eine fortgeschrittene Brücke von Deep-Learning-Praxis zu Sprachmodellmechanik, Auswertung, Informationsbeschaffung, Werkzeugnutzung und operativen Agenten-Workflows.
Verbinde das Training neuronaler Netze und die Praxis des Transferlernens mit den inneren Abläufen von Sprachmodellen, der Modellauswertung, Prompting, Agentenschleifen, MCP-Werkzeugverbindungen und Workflows zur Informationsbeschaffung. Das Material reicht von ausführlichen technischen Lektionen bis zu kurzen Demonstrationen; nutze die Aufgaben, um dauerhafte Konzepte von versionsabhängigen Befehlen zu unterscheiden und jede Systemgrenze zu prüfen.
Ordne Training, Validierung, Transferlernen, Token und Sprachmodellverhalten auf Systemebene ein. Entwirf einen kleinen Auswertungsplan für Prompts, Modellausgaben und durch Informationsbeschaffung fundierte Antworten. Spezifiziere eine Agentenschleife mit Zielen, Werkzeugen, Speicher, Erfolgskriterien und Überprüfung. Bewerte Werkzeugverbindungen und Workflow-Automatisierung hinsichtlich Herkunft, Berechtigungen und Fehlerbehebung.
Sichere Python-Kenntnisse, grundlegendes Vokabular des maschinellen Lernens, Erfahrung mit technischer Dokumentation und Vertrautheit mit Versionsverwaltung. Dieser Kurs ersetzt keinen vollständigen Deep-Learning-Kurs.
Erfahrene Lernende, die fortgeschrittene KI-Kenntnisse vertiefen und anwenden möchten
Menschen, die am besten mit Beispielen, Anleitung und praktischen Übungen lernen
Fachleute, Kreative und unabhängige Entwickler, die wiederholbare Abläufe suchen
Lektion 1 ist kostenlos
7 lektionen · Fortgeschritten · Vollständiger Kurs.
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