Der vollständige Lehrplan: 13 Module. zwei Hälften. ein Scharnier

Wie der AI Engineering-Kurs aufgebaut ist und warum die Module in dieser Reihenfolge angeordnet sind. In der ersten Hälfte lernen Sie, KI richtig zu verwenden: Grundlagen (was ein LLM ist, Token, warum Modelle halluzinieren), eine Codierung auf der Rampe (Terminal, Git, Projektstruktur, Python und TypeScript), dann innerhalb des Modells (Tokenisierung, Einbettungen, Aufmerksamkeit, Transformatoren, Kontextfenster, Argumentationsmodelle, Auswertungen), dann mit Code verbundene Modelle (APIs, Streaming, strukturierte Ausgabe, Tool-Nutzung, Caching, Wiederholungsversuche, Token-Budgets) und ein vollständiges Kapitel über Kontext-Engineering (RAG, Speicher, Kontextfäule, Verdichtung). Der Clou: Vorher lernt man den Umgang mit KI auf hohem Niveau, danach baut man mit ihr auf. Vier Kapitel führen Claude Code von Stufe eins bis Stufe vier, von der guten Verwendung über die Konfiguration, die Orchestrierung mehrerer Agenten bis hin zum Aufbau von Fähigkeiten, MCP-Servern und Agentensystemen. Dann darunter die Tools: wie ein Agenten-Harness funktioniert und wie Sie Ihren eigenen Codierungsagenten von Grund auf erstellen, die Agentenschleife, Dateitools, Shell-Zugriff, Berechtigungen, Persistenz, Komprimierung, Subagenten und ein MCP-Client. Das letzte Kapitel befasst sich mit der Produktionsrealität: Beobachtbarkeit, Sicherheitsleitplanken, Kosten, Bereitstellung. Führen Sie die Übungen der Reihe nach durch und lassen Sie das Repository während des Lernens geöffnet. Der Kurs findet im Rabbit Hole statt, die Teilnahme ist kostenlos: https://www.rupayanism.com