Entwickeln Sie zuverlässige GenAI-Systeme
Entwerfen Sie produktionsorientierte LLM-Anwendungen mit Abruf, Tool-Nutzung, Agenten-Workflows, MCP, Auswertung, Leitplanken und Beobachtbarkeit. Lernen Sie, Qualität, Latenz, Sicherheit und Kosten zu optimieren.
Voraussetzungen: AI Branches plus Basis-Python oder TypeScript
Entwickler und technische Praktiker, die KI-Anwendungen erstellen
Neural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.
⏱️ 4 min readLearn prompt engineering from scratch — what it is, why it matters, 5 key techniques with practical examples, common mistakes to avoid, and the best tools to practise with.
⏱️ 4 min readGenerative AI explained simply — what it is, how it works (LLMs, diffusion models, GANs), real-world examples like ChatGPT and DALL-E, use cases, limitations, and how to learn it free.
⏱️ 4 min readAI Canopy ist ein Programm für Fortgeschrittene. Wir empfehlen, zuerst AI Branches abzuschließen, da Canopy tiefer in neuronale Netze, große Sprachmodelle und KI-Systemdesign eintaucht.
Ja! AI Canopy behandelt, wie große Sprachmodelle funktionieren, einschließlich der Transformer-Architektur, die ChatGPT, Claude, Gemini und ähnliche Modelle antreibt. Du wirst außerdem Prompt-Engineering-Techniken meistern.
Programmieren ist nicht erforderlich, aber grundlegendes technisches Verständnis hilft. Wir erklären neuronale Netze und LLMs konzeptuell mit Diagrammen und interaktiven Visualisierungen.
Ja! Ein personalisiertes Zertifikat ist nach Abschluss aller Lektionen verfügbar. Es zeigt dein Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte.
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, effektive Anweisungen für KI-Modelle wie ChatGPT zu schreiben. Es ist eine der gefragtesten Fähigkeiten im KI-Zeitalter, und AI Canopy widmet mehrere Lektionen der Meisterung dieser Kunst.
Waehle einen Plan, um jede Akademie, jede Lektion, Fortschrittssynchronisierung und Abschlusszertifikate freizuschalten. Baue Faehigkeiten auf, die sich auszahlen.
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Verstehen Sie die drei wichtigsten Deep-Learning-Architekturen und warum Transformatoren die moderne KI dominierten.