Dieser Kurs bietet den Coursera Coach!
Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. Lernen Sie, wie Sie mit dem Semantic Kernel SDK von Microsoft und Azure OpenAI produktionsreife KI-Anwendungen entwickeln. Sie sammeln praktische Erfahrungen bei der Erstellung intelligenter, kontextbezogener Anwendungen, die große Sprachmodelle, Plugins, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Designmuster für Unternehmens-KI nutzen und dabei modernen .NET-Entwicklungspraktiken folgen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in generative KI, große Sprachmodelle und die Semantic-Kernel-Architektur, bevor er Sie durch die Einrichtung der Entwicklungsumgebung, die Integration von Azure OpenAI und Ihre erste KI-gestützte Chat-Anwendung führt. Anschließend beschäftigen Sie sich mit Prompt-Engineering, wiederverwendbaren Prompt-Vorlagen, integrierten Plugins, nativen Plugins, automatischem Funktionsaufruf und Best Practices für die Entwicklung wartbarer KI-Lösungen. Anschließend erstellen Sie einen kontextbezogenen ASP.NET CORE-Assistenten mit Authentifizierung, persistenter Chat-Historie, Dokumentenverwaltung und intelligenten Workflows. Abschließend implementieren Sie Dokumentenverarbeitungspipelines, OCR, Embeddings, vektorbasierte Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG), um dokumentenorientierte Assistenten zu erstellen, die fundierte Antworten mit Quellenangaben liefern können. Dieser Kurs ist ideal für .NET-Entwickler, Softwareingenieure, Entwickler von KI-Anwendungen, Lösungsarchitekten und technische Fachleute, die sich für die Entwicklung von KI im Unternehmensbereich interessieren. Kenntnisse in C#, ASP.NET CORE und grundlegenden Cloud-Konzepten werden empfohlen. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer mit mittleren Vorkenntnissen. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, intelligente Anwendungen mit Semantic Kernel zu erstellen, Azure OpenAI-Dienste zu integrieren, wiederverwendbare KI-Plugins zu entwickeln, kontextbezogene Assistenten mit persistenter Speicherung zu implementieren, Dokumentenverarbeitungs-Pipelines zu erstellen und RAG-gestützte Unternehmenslösungen bereitzustellen, die präzise und fundierte KI-Erlebnisse bieten.
