Dieser Kurs erweitert Ihre Fähigkeiten vom Aufbau funktionierender LLM-Prototypen bis hin zur Skalierung, Integration und Bereitstellung von KI-Systemen in Produktionsqualität. Sie werden Konzepte auf Systemebene mit praktischer Technik verbinden, um ein Leistungsprofil zu erstellen, Echtzeitdaten und multimodale Quellen zu integrieren und sichere, in der Cloud bereitgestellte Anwendungen bereitzustellen. Unabhängig davon, ob Sie Entwickler, Datenwissenschaftler oder KI-Praktiker sind, erhalten Sie in diesem Kurs einen klaren Fahrplan für die Umwandlung optimierter LangChain-Workflows in zuverlässige, beobachtbare Dienste, die mit Live-APIs, strukturierten Daten und Orchestrierungs-Frameworks interagieren.

Durch geführte Lektionen, strukturierte Demonstrationen und projektbasiertes Lernen lernen Sie, wie Sie Latenzzeiten und Token-Nutzung profilieren, effiziente Prompts und Ketten entwerfen und Pipelines mit LLMOps-Metriken bewerten. Sie werden externe APIs verbinden, hybride Abfragen über Text, Tabellen und Bilder erstellen und komplexe Datenflüsse mit LlamaIndex und LangGraph orchestrieren. Schließlich werden Sie einen FastAPI-Dienst mit Authentifizierung, Überwachung und CI/CD containerisieren und bereitstellen, was in einer End-to-End-Bereitstellung gipfelt. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - LLM-Pipelines für Latenzzeit, Durchsatz und Token-/Kosteneffizienz zu profilieren und zu optimieren; - Prompt- und Kettenstrategien (dynamische Vorlagen, Caching, Auto-Tuning) zu entwerfen, um die Reliabilität und Geschwindigkeit zu verbessern; - Speicher, Tools und Agenten zu implementieren, um kontextbezogenes, zielorientiertes Verhalten zu ermöglichen. - Integration von realen Daten über sichere APIs und hybride Abfrage über strukturierte, unstrukturierte und multimodale Quellen - Orchestrierung von Daten- und Auswertungsworkflows mit LlamaIndex und LangGraph für skalierbares Reasoning - Aufbau, Sicherung, Containerisierung und Bereitstellung eines FastAPI-Dienstes mit JWT/OAuth, Monitoring und CI/CD-Automatisierung Dieser Kurs ist ideal für KI-Entwickler, Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die bereit sind, über Prompt-Experimente hinauszugehen und produktionsreife LLM-Anwendungen bereitzustellen. Es werden Kenntnisse in Python und APIs empfohlen; alle Schritte werden angeleitet, damit Sie den Stack der Bereitstellung beherrschen. Lernen Sie mit uns die technischen Muster, die moderne, skalierbare generative KI antreiben - von der Optimierung und Orchestrierung bis zur sicheren Bereitstellung in der Cloud.