Sind Sie bereit, KI-Systeme mit dem einzigartigen Wissen und den Daten Ihres Unternehmens zu nutzen? Die meisten KI-Implementierungen scheitern daran, dass sie nicht effektiv auf Unternehmensdaten zugreifen, diese verarbeiten und nutzen können, wodurch ein riesiges Potenzial ungenutzt bleibt und Unternehmen mit generischen Antworten frustriert sind.

Dieser Kurs macht Sie zu einem erfahrenen Data Engineer, der in der Lage ist, anspruchsvolle RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) zu entwickeln, die KI-Modelle nahtlos mit den Wissensbeständen Ihres Unternehmens verbinden. Sie werden fortschrittliche Datenverarbeitungspipelines beherrschen, die Rohdokumente in KI-fähige Formate umwandeln, leistungsstarke Vektor-Datenbanken für die semantische Suche aufbauen und intelligente Retrieval-Strategien implementieren, die kontextuell perfekte Antworten liefern. Anhand umfassender praktischer Übungen werden Sie RAG-Systeme der Enterprise-Klasse mit adaptiver Orchestrierung, kontextbezogener Personalisierung und produktionsgerechter Überwachung aufbauen. Dieser Kurs richtet sich an technische Experten, die an der Schnittstelle von Daten und KI arbeiten. Ideale Teilnehmer sind Data Engineers, die in KI-Workflows einsteigen, ML-Ingenieure, die sich auf robuste Datenpipelines konzentrieren, Software-Ingenieure, die intelligente Systeme entwickeln, und KI/ML-Spezialisten, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architekturen implementieren. Der Lehrplan richtet sich direkt an diejenigen, die produktionsreife Systeme aufbauen oder warten, bei denen Datenintegrität, Kontextbewusstsein und Leistung entscheidend sind. Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, sollten die Teilnehmer über solide Grundkenntnisse in der Python-Programmierung verfügen und mit Datenbanken und Datenverarbeitungs-Workflows vertraut sein. Ein solides Verständnis der Prinzipien des Maschinellen Lernens ist unerlässlich, ebenso wie Erfahrungen mit APIs und Webservices. Auch der Umgang mit Cloud-basierten Infrastrukturen und Tools ist für die praktische Implementierung von RAG-Systemen und Datenpipelines von großem Vorteil. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, unternehmenstaugliche Datenpipelines mit robuster Validierung, Transformation und KI-gerechter Formatierung aufzubauen. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Implementierung fortschrittlicher RAG-Architekturen unter Verwendung von Vektor-Datenbanken, Einbettungen und dynamischem Kontextmanagement sammeln. Der Kurs befasst sich auch mit leistungsstarken Optimierungsstrategien wie Reranking, Metadatenfilterung und adaptiver Kontextbehandlung. Diese Fähigkeiten gipfeln in der Entwicklung und Bereitstellung spezialisierter, kontextbewusster Kundenunterstützungssysteme, die skalierbare, personalisierte und messbare Leistung bieten.