This course equips learners with the knowledge and skills to build intelligent applications using generative AI. It dives deep into the AI stack, covering large language models (LLMs), vector databases, and Python frameworks. Learners will also explore strategies to enhance AI performance and reliability, critical in today’s rapidly evolving AI landscape.
Building AI Intensive Python Applications
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand the architecture of the generative AI stack
Explore the role of vector databases in AI applications
Implement Python frameworks for AI development
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Application Design
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Vector Databases
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: LLM Application
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: MongoDB
- Kategorie: Metadata Management
- Der Fähigkeiten-Abschnitt ist eingeklappt. 9 von 16 Fähigkeiten werden angezeigt.
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2026
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 12 Module
In this section, we explore generative AI fundamentals, including its stack components, Python integration, and ethical considerations, to guide practical web development applications.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore the building blocks of intelligent applications, including LLMs, vector embeddings, and model hosting, to enable context-aware, adaptive software solutions.
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1 Video3 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore n-gram models, artificial neural networks, and Transformer architecture to understand large language models' implementation and applications in natural language processing.
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1 Video7 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore embedding models, their applications in NLP and data processing, and how to implement them using Python for semantic search and vector analysis.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we cover vector databases, embeddings, and their role in AI search and retrieval systems.
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1 Video9 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore data modeling, storage, and secure data flow for AI/ML applications, emphasizing practical implementation and RBAC principles for efficient and secure system design.
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1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore Python-based AI/ML frameworks, libraries, and APIs for building generative AI applications, focusing on real-world data integration and retrieval-augmented generation solutions.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore integrating vector search with RAG systems, focusing on efficient data retrieval and enhancing AI application intelligence through practical techniques.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore LLM evaluation strategies, focusing on metrics, guardrails, and reliability in intelligent applications to ensure effective and safe AI deployment.
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1 Video9 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore techniques to refine semantic data models for improved accuracy in retrieval-augmented generation (RAG) applications. Key concepts include embedding model experimentation, metadata optimization, and advanced retrieval systems.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we examine common GenAI failure modes, including hallucinations, sycophancy, data leakage, and performance issues, to improve accuracy and reliability in practical applications.
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1 Video6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore techniques to improve GenAI application reliability, including baselining, dataset design, and feedback loops for optimized performance and stable outputs.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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