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TeilzeitkursLLMOps-Infrastruktur-Engineering
Baue produktionsreife KI-Systeme in 5 Wochen. Dieses Teilzeitprogramm vermittelt Dir, wie Du Large Language Model-Anwendungen in der Produktion bereitstellst und betreibst. Erstelle ein vollständiges LLM-basiertes System mit Vektor-Datenbanken, Monitoring und operativer Intelligenz. Fähigkeiten, die für die KI-gesteuerte Zukunft unverzichtbar sind.
Teilzeit
Wochen
Vor Ort / Online
Englisch
Programmüberblick
Unser LLMOps-Infrastruktur-Engineering Programm führt Dich in 5 Wochen von Datengrundlagen zu produktionsreifen KI-Systemen. Beherrsche Embeddings, Vektor-Datenbanken und RAG-Architekturen, tauche dann ein in LLM-APIs, FastAPI-Services und Monitoring mit LangFuse und Prometheus. Das Programm gipfelt in der Entwicklung operativer Informationssysteme, die Erkenntnisse aus Logs und Vorfällen automatisieren. Mit Live-Sitzungen und Expertenunterstützung sammelst Du durchgehend praktische Erfahrung. Schau Dir die kommenden Termine an und sei dabei!
Bevorstehende Termine
Kursdaten
10. Juni - 11. Juli
Anmeldefrist
08. Sept.
Gebühr
3'500 CHF
Format
Online
Kursdaten
09. Sept. - 10. Okt.
Anmeldefrist
08. Sept.
Gebühr
3'500 CHF
Format
Online
Kursdaten
18. Nov. - 19. Dez.
Anmeldefrist
17. Nov.
Gebühr
3'500 CHF
Format
Online
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Zeitplan
- Mi
Online
- 18.00 - 21.00Vorlesung
- Fr
Online
- 18.00 - 21.00Praxisübungen
- Sa
Online
- 09.00 - 12.00Vorlesung
- 13.00 - 16.00Praxisübungen
VorlesungLerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.
PraxisübungenBearbeite eine Reihe von interessanten und herausfordernden Übungen zu den Themen, die in der vorherigen Vorlesung behandelt wurden. Übe Deine Teamfähigkeit, indem Du gemeinsam mit Deinen Mitstudenten Gruppenprojekte durchführst.
Wo unsere Studenten Arbeit finden
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Our Alumni Stories
Thi Tuyen Nguyen
Data Science
❝Der intensive Lehrplan des Bootcamps hat mich aus meiner Komfortzone herausgeholt, meine Widerstandsfähigkeit und meine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen gestärkt und mich mit den wesentlichen Fähigkeiten für eine transformative Karriere in der Datenwissenschaft ausgestattet.❞
Vorher: Postdoctoral Researcher
Nachher: Artificial Intelligence Intern bei Baader Bank AG
Was Du lernen wirst
Vorbereitung
Voraussetzungen
- Python-Grundlagen: Funktionen, Schleifen, Dictionaries und Kommandozeilen-Basics.
- Mathematik: Grundlegende mathematische Kenntnisse zum Verständnis von KI-Konzepten.
- DevOps-Kenntnisse: Grundlegende DevOps-Stack-Kenntnisse empfohlen.
Tag 1
Datengrundlagen
- Pandas: Arbeite mit operativen Daten in Tabellen, Text und Logs.
- Datenformate: Verarbeite CSV, JSON und API-Antworten.
- Datenqualität: Bereinige und validiere Daten für zuverlässige KI-Verarbeitung.
Tag 2
Statistik und Textverarbeitung
- Verteilungen: Analysiere Datenverteilungen für qualitativ hochwertige Eingaben.
- Tokenisierung: Verstehe Tokenisierung und ihre Auswirkungen auf Kosten und Leistung.
- Zeitreihen: Arbeite mit Zeitreihendaten und erkenne Veränderungen über die Zeit.
Tag 3
Embeddings und Vektor-Datenbanken
- Embeddings: Verstehe, wie KI Bedeutung in Zahlen erfasst.
- Vektor-Datenbanken: Vergleiche Vektor-Datenbanken mit traditionellen SQL-Datenbanken.
- Semantische Suche: Baue semantische Suche mit Nearest-Neighbor-Retrieval.
Tag 4
Von Machine Learning zu LLMs
- Klassisches ML: Verstehe klassisches Machine Learning und seine Grenzen.
- LLM-Architektur: Lerne, wie LLMs mit Tokens, Embeddings und Transformern funktionieren.
- Fehlermodi: Erkenne Halluzinationen und Reasoning-Lücken bei LLMs.
Tag 5
Reproduzierbare Daten-Pipelines
- Daten-Pipelines: Erstelle deterministische Pipelines von der Datenaufnahme bis zur Speicherung.
- Datensatz-Vorbereitung: Bereite Datensätze für Retrieval, Prompts und Evaluation vor.
- Pipeline-Validierung: Validiere Pipeline-Konsistenz für Produktionszuverlässigkeit.
Tag 6
LLM-APIs und Produktions-Basics
- LLM-APIs: Arbeite mit OpenAI, Anthropic und Hugging Face APIs.
- Produktionsherausforderungen: Bewältige Rate Limits, Kosten und Fehlerbehandlung.
- Qualitätstracking: Verfolge API-Aufrufe und überwache Qualität mit Logging.
Tag 7
LLM-Services erstellen
- FastAPI: Baue asynchrone APIs für hochperformante KI-Services.
- Redis: Verwalte Konversationszustand mit In-Memory-Datenspeichern.
- Session-Verwaltung: Handle Sessions und Kontext für Multi-Turn-Konversationen.
Tag 8
RAG-Systeme und Deployment
- RAG-Architektur: Baue Retrieval-Augmented Generation mit Embeddings, Vector DB und LLM.
- Datenbank-Integration: Integriere PostgreSQL, Redis und Vector Stores.
- Docker-Deployment: Stelle KI-Services mit Docker und Docker Compose bereit.
Tag 9
Monitoring und Beobachtbarkeit
- Beobachtbarkeit: Implementiere Monitoring mit LangFuse und OpenTelemetry.
- Drift-Erkennung: Erkenne Data Drift, Embedding Drift und Concept Drift.
- Dashboards: Baue Dashboards mit Prometheus und Grafana.
Tag 10
Operative Intelligenz
- Automatisierte Insights: Generiere automatisch Erkenntnisse aus Logs und Incidents.
- Alert-Clustering: Clustere Alerts und erkenne Anomalien mit Embeddings.
- Prädiktive Dashboards: Baue intelligente Dashboards mit prädiktiven Fähigkeiten.
Bewerbungsprozess
Bewirb Dich einfach hierFühre ein informatives Gespräch mit Constructor Nexademy (optional)
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Schliesse die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Intensivkurses ab (nur für Anfänger)
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Bereite Dich auf den Kurs vor
Kostenloser Data Science Einführungskurs
Online
Selbststudium
Kostenlos
In diesem kostenlosen Online-Tutorial zum Selbststudium lernst Du Python und den Lebenszyklus von Data-Science-Projekten kennen und übst an einem realen Data-Science-Problem. Durch den Abschluss dieses Kurses erhältst Du ein besseres Verständnis für die Data-Science-Welt und erhöhst Deine Chancen, in den Intensivkurs aufgenommen zu werden.
Geschätzte Kursdauer: 15 Stunden
Themen
Data Science für LLMs
Beherrsche Datenaufbereitung und -verarbeitung für KI-Systeme. Arbeite mit Pandas für operative Daten, verstehe Embeddings und Vektor-Ähnlichkeit, und baue reproduzierbare Daten-Pipelines für Produktions-KI.
LLM-Technologien
Arbeite mit modernsten LLM-APIs von OpenAI, Anthropic und Hugging Face. Baue RAG-Architekturen, die Embeddings, Vektor-Datenbanken und LLM-Generierung für intelligente Retrieval-Systeme kombinieren.
Infrastruktur & Betrieb
Stelle Produktions-KI-Systeme mit FastAPI, Docker und Docker Compose bereit. Integriere PostgreSQL, Redis und Vektor-Datenbanken. Überwache mit LangFuse, OpenTelemetry, Prometheus und Grafana.
LLMOps-Infrastruktur-Engineering
Dieses intensive Programm vermittelt Dir, wie Du Large Language Model-Anwendungen in der Produktion bereitstellst und betreibst. Du beherrschst Daten-Pipelines, Vektor-Datenbanken und RAG-Architekturen und stellst dann komplette KI-Systeme mit Monitoring und Beobachtbarkeit bereit. Am Ende wirst Du ein vollständiges LLM-basiertes System mit automatisierten Pipelines und operativer Intelligenz erstellt haben. Fähigkeiten, die für die KI-gesteuerte Zukunft unverzichtbar sind.
- Daten-Pipelines, Embeddings, Vektor-Datenbanken und RAG-Architektur
- Eine solide Grundlage für LLMOps- und KI-Infrastruktur-Engineering-Rollen
- Ideal für DevOps-Engineers, SREs und Platform-Engineers, die sich auf KI-Infrastruktur spezialisieren möchten
- Praktisches Lernen durch echte KI-Projekte
Über 60 Std.
Praktisches Lernen
Stelle Produktions-KI-Systeme mit Monitoring und operativer Intelligenz bereit
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Constructor Nexademy
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8005 Zürich
+41 (0)44 797 51 43
Finanzierungsformen
Wir bei Constructor Nexademy sind der Meinung, dass die Finanzen niemals ein Hindernis für den Zugang zu einer Weiterbildung sein sollten, die dem Einzelnen helfen kann, seine Ziele zu erreichen. Deshalb bieten wir diverse Finanzierungsmöglichkeiten an, um unsere Kurse für eine Vielzahl von Studenten zugänglich zu machen. Ausserdem arbeiten wir mit externen Organisationen zusammen, die bedürftigen Personen finanzielle Unterstützung gewähren können.
Zertifikat von Top Coding Schule
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Bevorstehende Veranstaltungen
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FAQs
Welche andere Art von Unterstützung werde ich während des Kurses erhalten?
Neben dem Dozenten wird es auch Lehrassistenten (Teaching Assistants, TAs) geben. Sie werden den Kurs mit dir besuchen und eine wichtige Unterstützung sein. Die anderen Studenten im Klassenzimmer, mit denen du eine enge Zusammenarbeit aufbauen wirst, werden ebenfalls eine wertvolle Hilfe und Unterstützung sein. Bei Constructor Academy dreht sich alles um Teamarbeit. Der Erfolg eines Schülers führt zum Erfolg aller.
Was sind die technischen Voraussetzungen für den Kurs?
Du benötigst einen Laptop mit guter Internetverbindung.
Wie viele Studenten sind es pro Klasse?
Um ein hohes Mass an Interaktion zu gewährleisten, besteht jede Klasse aus durchschnittlich 15-20 Studenten.
Ist das Programm vollständig remote?
Das Programm wird vollständig online in Live-Sitzungen über Zoom angeboten.
Welches Programmierniveau benötige ich?
Python-Grundlagen und Absolvieren des Python- und Ops-Einführungskurses, wenn Du Anfänger bist. Motivation und Tatkraft sind die wichtigsten Faktoren.
Lehrkräfte
Dr. Finn Jost
Teaching Assistant & Instructor
Dr. Finn Jost verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung in den Bereichen mathematische Physik, Datenwissenschaft und Lehre. Mit seinem Hintergrund in akademischer Forschung und Industrieprojekten begeistert er sich dafür, Muster in komplexen Zusammenhängen aufzudecken und diese anschaulich und anhand realer Anwendungen zu erklären. Dieses Interesse führte ihn ganz natürlich zum Data-Science-Programm der Constructor Nexademy, und der Beitritt zum Team war für ihn der logische nächste Schritt. So kann er Lehre, Mentoring und Kursentwicklung miteinander verbinden und den Lernenden dabei helfen, Konzepte in Intuition umzusetzen und durch praktische Erfahrungen Selbstvertrauen für ihre Karriere zu gewinnen.
Unser Blog
Lies die neuesten Nachrichten über Constructor Nexademy und informiere Dich über alles rund um Programmierung und Data Science in der Schweiz und Deutschland.
Data Science Teilzeit -Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 10
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Data Science-Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 33
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