KI-Systemengineering: vom Token zum RAG · MyLeoNes™ AI Academy

Ein Lernweg auf Hochschulniveau, um ein KI-System mit RAG, Gedächtnis, lokalen Modellen und echten Guardrails zu bauen, zu messen und zu verteidigen.

Ergebnis des Projekts

Repository oder lauffähiger Prototyp

Was drinsteckt

1. Tokens und Transformer
2. Training, Fine-Tuning und Inferenz
3. SLMs, Frontier-Modelle und Open Source
4. GPU, VRAM und Serving
5. Retrieval: Dokumente, Chunks und Embeddings
6. Reranking, Zitate und fundierte Antworten
7. Gedächtnis und Kontext
8. Orchestrierung und Agenten
9. Diffusion und multimodale Systeme
10. Evaluierung, Red Teaming und Abschlussprojekt

Nachgewiesene Kompetenzen

• Logik und Daten
• KI-Agenten
• Tests und Verbesserung

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