De ultieme Full-stack AI Engineering roadmap om van 0 naar 100 te gaan. Dit is het exacte uitgestippelde pad over wat het daadwerkelijk kost om van Beginner → Full-Stack AI Engineer te gaan. > Begin met Codering Fundamentals. > Leer Python, Bash, Git en testen. > Elke sterke AI-engineer begint met de basis. > Leer hoe je kunt interageren met modellen door LLM API's te begrijpen. > Dit leert je gestructureerde outputs, caching, systeem prompts, enz. > API's zijn geweldig, maar ruwe LLM's hebben nog steeds de nieuwste informatie nodig om effectief te zijn. > Leer hoe LLM's meestal worden aangevuld met meer info/patronen. > Dit leert je de basis van fine-tuning, RAG, prompt/context engineering, enz. > Sterke LLM's zijn nutteloos zonder context. Daar helpen Retrieval technieken bij. > Leer over vector DB's, hybride retrieval, indexeringsstrategieën, enz. > Zodra retrieval solide is, ga je verder met RAG. > Leer hoe je retrieval + generatie pipelines, reranking en multi-step retrieval bouwt met populaire orchestratie frameworks. > Stap nu in AI Agents, waar AI van antwoorden naar handelen gaat. > Leer over geheugen, multi-agent systemen, human-in-the-loop ontwerp, Agentic patronen, enz. > Leer hoe je in productie kunt leveren met Infrastructuur. > Dit leert je CI/CD, containers, model routing, Kubernetes en implementatie op schaal. > Focus op Observability & Evaluatie. > Leer hoe je eval datasets maakt, LLM-as-een-rechter, tracing, instrumentatie en continue evaluatie pipelines. ...