Beschreibung
Die Entwicklung von benutzerdefinierten Copilots mit Azure AI Studio ist eine aufregende Reise in die Welt der generativen künstlichen Intelligenz. In diesem Kurs wirst Du lernen, wie Du leistungsstarke KI-Anwendungen erstellen kannst, die speziell auf die Bedürfnisse Deiner Benutzer zugeschnitten sind. Azure AI Studio bietet eine benutzerfreundliche Plattform, die es Dir ermöglicht, komplexe Sprachmodelle und Prompt Flows zu nutzen, um einen echten Mehrwert zu schaffen. Egal, ob Du ein erfahrener Data Scientist oder ein AI Engineer bist, dieser Kurs wird Dir die Werkzeuge und das Wissen an die Hand geben, um innovative Lösungen zu entwickeln. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in Azure AI Studio, in der Du die grundlegenden Funktionen und Vorteile dieser Plattform kennenlernst. Du wirst verstehen, warum Azure AI Studio eine der besten Optionen für die Entwicklung von KI-Anwendungen ist. Anschließend tauchen wir tief in die Welt der Sprachmodelle ein. Du wirst lernen, wie Du Prompt Flows effektiv nutzen kannst, um Deine eigenen Sprachmodell-Apps zu entwickeln. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist das Verständnis des Entwicklungslebenszyklus einer LLM-App (Large Language Model). Hier erfährst Du, welche grundlegenden Komponenten notwendig sind und welche Arten von Flows es gibt. Wir werden auch die verschiedenen Verbindungen und Laufzeiten erkunden, die für die Entwicklung Deiner Anwendungen entscheidend sind. Du wirst die Möglichkeit haben, eine RAG-basierte Copilotlösung zu erstellen, die auf Deinen eigenen Daten basiert. Wir werden uns mit dem Grounding Deines Sprachmodells befassen, damit Du Deine Daten durchsuchbar machen kannst. Dies ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass Deine KI-Anwendung effizient und benutzerfreundlich ist. Schließlich wirst Du lernen, wie Du einen Copilot mit Prompt Flow erstellst, der nicht nur funktional, sondern auch ansprechend für Deine Benutzer ist. Dieser Kurs ist nicht nur theoretisch, sondern bietet auch praktische Übungen, die Dir helfen, das Gelernte sofort anzuwenden. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, Deine eigenen benutzerdefinierten Copilots zu entwickeln und diese erfolgreich in verschiedenen Anwendungsbereichen zu implementieren. Der Kurs ist ideal für alle, die sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz interessieren und ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von KI-Anwendungen erweitern möchten. Mach Dich bereit, in die Zukunft der Technologie einzutauchen und Deine eigenen innovativen Lösungen zu schaffen!
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Intermediate Data Scientists und AI Engineers, die bereits über grundlegende Kenntnisse in der künstlichen Intelligenz und den Azure-Diensten verfügen. Wenn Du Deine Fähigkeiten im Bereich der generativen KI erweitern und lernen möchtest, wie Du benutzerdefinierte Copilots entwickeln kannst, ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich.
Der Kurs behandelt die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen mithilfe von Azure AI Studio. Generative KI bezieht sich auf Technologien, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen, sei es Text, Bilder oder andere Datenformate. Azure AI Studio ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, diese Technologien einfach zu nutzen und maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen. In diesem Kurs lernst Du, wie Du Sprachmodelle und Prompt Flows verwendest, um benutzerdefinierte Copilots zu entwickeln, die den Benutzern echte Mehrwerte bieten.
- Was ist Azure AI Studio und welche Vorteile bietet es?
- Erkläre den Entwicklungslebenszyklus einer LLM-App.
- Wie funktionieren Sprachmodelle in Azure AI Studio?
- Was sind Prompt Flows und wie werden sie genutzt?
- Nenne die grundlegenden Komponenten, die für die Entwicklung einer KI-Anwendung erforderlich sind.
- Wie kann man Daten durchsuchbar machen, um ein effektives Copilot zu erstellen?
- Was sind RAG-basierte Lösungen und wie implementiert man sie?
- Welche Verbindungen und Laufzeiten sind für die Entwicklung von KI-Anwendungen wichtig?
- Welche Schritte sind notwendig, um einen benutzerdefinierten Copilot zu erstellen?
- Wie kann man sicherstellen, dass eine KI-Anwendung benutzerfreundlich ist?
