Generative KI-Entwicklung mit Azure

Generative künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln. Der Übergang von einfachen Eingabeaufforderungen zu produktionsfertigen KI-Anwendungen erfordert jedoch solide technische Prinzipien. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte für das Design, die Bereitstellung und das Management intelligenter Systeme in der Cloud-Infrastruktur. Sie werden von einem KI-Enthusiasten zu einem grundlegenden generativen KI-Ingenieur übergehen. Durch das Lesen klarer Architektur-Unterteilungen, das Studium strukturierter Code-Beispiele und das Arbeiten mit konzeptionellen Design-Übungen werden Sie verstehen, wie Sie große Sprachmodelle in skalierbare Anwendungen integrieren, Such-Retrieval-Muster implementieren und die Modellleistung sicher aufrechterhalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitekturen großer Sprachmodelle und generativer KI-Systeme - Konfigurieren Sie Azure OpenAI Service-Instanzen und verwalten Sie API-Bereitstellungen sicher - Wenden Sie schnelle Engineering-Techniken und Systemanweisungen an, um das Modellverhalten zu steuern - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Vektorsuche und Datenbanken - Feinjustierung vortrainierter Modelle für spezifische domänenspezifische Aufgaben und Datensätze - Modellausgaben auswerten und grundlegende LLMOps-Workflows für die kontinuierliche Überwachung etablieren Der Kurs beginnt mit grundlegenden KI-Definitionen und Modellmechaniken, bevor Sie durch API-Integration, Prompt-Orchestrierung und vektorbasierte Suche geführt werden.Sie werden dann erweiterte Muster wie RAG, Feintuning-Konzepte und verantwortungsvolle KI-Schutzgeländer erkunden. Dieses Programm richtet sich an Softwareentwickler, Cloud-Enthusiasten und Technologieprofis, die neu in der KI-Entwicklung sind. Es erfordert keinen vorherigen Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlage für cloudbasiertes generatives KI-Engineering zu schaffen.