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Ein produktionsorientierter Leitfaden zum Erstellen von Anwendungen mit gehosteten und Open-Source-Großsprachenmodellen, einschließlich Eingabeaufforderung, RAG, Agenten, Bewertung, Sicherheit und Kostenkontrolle.

Level: intermediateSprache: DE DeutschBewertung: 0Rezensionen: 0

Technologie AI and Machine Learning AI GAUAB Academy Ai Machine Learning Applications LLM

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Book contents

01Chapter 1: Introduction to Large Language Models 02Chapter 2: Transformer Architecture Explained 03Chapter 3: LLM Ecosystem Overview 04Chapter 4: Prompt Engineering Fundamentals 05Chapter 5: Advanced Prompting Techniques 06Chapter 6: Prompt Optimization and Evaluation 07Chapter 7: LLM APIs and SDKs 08Chapter 8: Application Architectures 09Chapter 9: Frontend Integration 10Chapter 10: Introduction to RAG 11Chapter 11: Embeddings and Vector Databases 12Chapter 12: Building a RAG Pipeline 13Chapter 13: Advanced RAG Techniques 14Chapter 14: Overview of Open Models 15Chapter 15: Running LLMs Locally 16Chapter 16: Fine-Tuning and Customization 17Chapter 17: Introduction to AI Agents 18Chapter 18: Tool Use and Function Calling 19Chapter 19: Multi-Agent Systems 20Chapter 20: Conversational AI Systems 21Chapter 21: Content Generation 22Chapter 22: AI in Software Development 23Chapter 23: Data Analysis and BI 24Chapter 24: LLM Risks and Limitations 25Chapter 25: Security in LLM Applications 26Chapter 26: AI Ethics and Responsible AI 27Chapter 27: Cost Optimization 28Chapter 28: Latency Optimization 29Chapter 29: Evaluation and Monitoring 30Chapter 30: Multimodal LLMs 31Chapter 31: Fine-Tuned Vertical AI 32Chapter 32: The Future of AI Applications 33Appendix E: Deeper Practice and Extra Examples

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