Der ultimative Full-Stack AI Engineering Fahrplan, um von 0 auf 100 zu gelangen. Dies ist der genau geplante Weg, was es tatsächlich braucht, um vom Anfänger → Full-Stack AI Engineer zu werden. > Beginne mit den Grundlagen des Programmierens. > Lerne Python, Bash, Git und Testing. > Jeder starke AI-Ingenieur beginnt mit den Grundlagen. > Lerne, wie man mit Modellen interagiert, indem du LLM-APIs verstehst. > Das wird dir strukturierte Ausgaben, Caching, System-Prompts usw. beibringen. > APIs sind großartig, aber rohe LLMs benötigen immer noch die neuesten Informationen, um effektiv zu sein. > Lerne, wie LLMs normalerweise mit mehr Informationen/Mustern ergänzt werden. > Das wird dir die Grundlagen des Fine-Tunings, RAG, Prompt-/Kontext-Engineering usw. beibringen. > Starke LLMs sind ohne Kontext nutzlos. Da kommen Retrieval-Techniken ins Spiel. > Lerne über Vektor-DBs, hybrides Retrieval, Indexierungsstrategien usw. > Sobald das Retrieval solide ist, gehe zu RAG über. > Lerne, Retrieval- + Generierungs-Pipelines, Neurangierung und mehrstufiges Retrieval mit beliebten Orchestrierungs-Frameworks zu erstellen. > Jetzt, gehe zu AI Agents über, wo AI vom Antworten zum Handeln übergeht. > Lerne über Gedächtnis, Multi-Agenten-Systeme, Human-in-the-Loop-Design, agentische Muster usw. > Lerne, wie man in der Produktion ausliefert mit Infrastruktur. > Das wird dir CI/CD, Container, Modell-Routing, Kubernetes und Deployment in großem Maßstab beibringen. > Konzentriere dich auf Beobachtbarkeit & Bewertung. > Lerne, wie man Evaluierungsdatensätze erstellt, LLM als Richter, Tracing, Instrumentierung und kontinuierliche Evaluierungs-Pipelines. ...