Mittelstufe natürlich · Kostenlos

Bauen mit KI-Systemen

Verstehen Sie Sprachmodelle, Abruf, Agenten, Bewertung, Kosten und Bereitstellungsschutz durch praktisches Systemdesign.

Für: Technical learners and builders who need systems-level judgment

Starten Sie Modul 1Siehe Lehrplan
Mittelstufe
  1. Language-model systems3 Führer
  2. Grounding with retrieval3 Führer
  3. Agents and tools2 Führer
  4. Evaluation and operations2 Führer
  • 4Module
  • 10Leitfäden
  • ~8hZum Abschluss
  • 12Kompetenzen

Ergebnisse

Was Sie tun können

  • Choose an architecture based on task and evidence needs.
  • Evaluate quality, latency, cost, and safety together.
  • Design monitoring and incident response before launch.

Zuerst empfohlen: KI-Grundlagen, Verantwortlicher KI-Benutzer

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Lehrplan

Kursmodule

  1. Modul 1

    Language-model systems

    Ergebnis: Reason about tokens, context, generation, and model tradeoffs.

    Übung: Compare two model options using quality, latency, context, privacy, and cost.

    SprachmodellmechanikModelle, Schlussfolgerungen und EinschränkungenModellkosten und betriebliche Kompromisse
  2. Modul 2

    Grounding with retrieval

    Ergebnis: Know when and how retrieval can improve evidence access.

    Übung: Design a retrieval test set with answer and citation requirements.

    Abruf-erweiterte GenerationQuellen- und Anspruchsüberprüfung
  3. Modul 3

    Agents and tools

    Ergebnis: Bound multi-step systems with permissions and checkpoints.

    Übung: Write an agent permission model and failure-recovery path.

    Agents, tools, and long-running tasksAutomatisierungsgrenzen und SchutzmaßnahmenKI-Sicherheit und Missbrauchsrisiko
  4. Modul 4

    Evaluation and operations

    Ergebnis: Measure system performance before and after deployment.

    Übung: Create an evaluation suite covering quality, refusal, latency, cost, and regressions.

    Evaluierungs- und BenchmarkkompetenzErfolgskennzahlen und -überwachungReaktion auf KI-VorfälleExperiment- und Pilotdesign

Aufgesetzter Schlussstein

AI system design review

Produce an architecture and evaluation plan for a source-grounded AI application.

Beweis-Checkliste

  • Architecture diagram
  • Evaluation dataset
  • Cost and latency budget
  • Security, monitoring, and rollback plan
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