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Lerne GenAI durch Praxis

Eine praxisorientierte Reise in die generative KI mit Schwerpunkt auf LLM-Feintuning, RAG, Diffusionsmodellen und agentischen Workflows. Entwickelt mit PyTorch, LangChain und Hugging Face, dokumentiert dieses Repository Experimente in Prompt Engineering, RLHF und der Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Was ist Lerne GenAI durch Praxis?

Dieses Repository bietet eine umfassende, praktische Einführung in die Generative KI (GenAI). Es ist ideal für Entwickler und KI-Agent-Nutzer, die nicht nur theoretisches Wissen erlangen, sondern durch aktives Experimentieren und das Bauen von Systemen lernen möchten. Der Kurs behandelt zentrale Themen wie das Feintuning großer Sprachmodelle (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Diffusionsmodelle zur Bilderzeugung und die Erstellung agentischer Workflows. Die Technologien PyTorch, LangChain und Hugging Face werden intensiv genutzt, um reale Anwendungen und Experimente zu ermöglichen. Das Besondere ist der Fokus auf praktische Codebeispiele und das gezielte "Brechen" von Systemen, um ein tiefes Verständnis für deren Funktionsweise zu entwickeln. Es unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex, da es aus GitHub-Repositories stammt, die für KI-Agenten-Workflows und MCP-Tooling relevant sind.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
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Dokumentation

qasim-mehar/Lerne GenAI durch Praxis

Eine praxisorientierte Reise in die generative KI mit Schwerpunkt auf LLM-Feintuning, RAG, Diffusionsmodellen und agentischen Workflows. Entwickelt mit PyTorch, LangChain und Hugging Face, dokumentiert dieses Repository Experimente in Prompt Engineering, RLHF und der Bereitstellung von KI-Anwendungen. Weniger reine Theorie, mehr Code, denn der absolut beste Weg, KI zu meistern, ist, Dinge zu bauen und zu brechen.

Quelle: https://github.com/qasim-mehar/Learn_GenAI_By_Doing

Entdeckt aus GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden für Agenten-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung gepusht wurden.

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