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Dieser Lernpfad führt Sie systematisch in die Entwicklung intelligenter Anwendungen mit dem AI Toolkit für Visual Studio Code ein – von den Grundlagen bis hin zur fortgeschrittenen Modellanpassung.

== Modul 1: Einführung und Installation ==

* '''Ziel:''' Grundlegendes Verständnis des AI Toolkits entwickeln und die Entwicklungsumgebung vorbereiten.
* '''Inhalte:'''
** Überblick über das AI Toolkit: Ein umfassendes Tool für Entwickler und KI-Ingenieure zum Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Anwendungen.
** Installation und Setup via Visual Studio Marketplace.
** Navigation in den Hauptbereichen: My Resources, Model Tools, Agent and Workflow Tools und MCP Workflow.
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/overview Overview]

== Modul 2: Modelle entdecken und verwalten (Model Catalog) ==

* '''Ziel:''' Passende KI-Modelle finden, vergleichen und in VS Code einbinden.
* '''Inhalte:'''
** Erkundung des Model Catalogs mit Modellen von GitHub, ONNX, Ollama, OpenAI, Anthropic und Google.
** Modelle für die lokale Ausführung oder Cloud-Inferenz einrichten.
** Einbindung lokaler Ollama-Modelle und Custom ONNX-Modelle.
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/models Models]

== Modul 3: Experimentieren im Playground ==

* '''Ziel:''' Modelle interaktiv testen und Prompt-Engineering-Fähigkeiten ausbauen.
* '''Inhalte:'''
** Nutzung des Model Playgrounds zum systematischen Testen von Modellen.
** Anpassung von System-Prompts, Chat-Prompts und Inferenz-Parametern.
** Vergleich verschiedener Modellantworten und Auswertung der Ressourcenauslastung.
** Arbeit mit multimodalen Modellen (z. B. File-Uploads).
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/playground Playground]

== Modul 4: Agentenbau und Workflow-Integration ==

* '''Ziel:''' Intelligente Agenten entwickeln und externe Tools anbinden.
* '''Inhalte:'''
** Nutzung des Agent Builders zum Erstellen und Bereitstellen von Agenten.
** Verständnis und Integration von Model Context Protocol (MCP) Servern, um Agenten Werkzeuge an die Hand zu geben (z. B. VS Code-Befehle oder eigene Datenbanken).
** Implementierung von Function Calling in Agenten.
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/agentbuilder Agent Builder]

== Modul 5: Prompts und Modelle skalierbar evaluieren ==

* '''Ziel:''' Qualität und Zuverlässigkeit der generierten KI-Antworten messen.
* '''Inhalte:'''
** Evaluierung von Modellen, Prompts und Agenten gegen Ground-Truth-Daten.
** Nutzung von eingebauten Evaluatoren für Metriken wie F1-Score, Relevanz, Kohärenz und Ähnlichkeit.
** Entwicklung eigener LLM-basierter und Code-basierter Evaluatoren.
** Massentests (Bulk Run) durchführen zur schnellen iterativen Verbesserung.
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/evaluation Evaluation]

== Modul 6: Erweitert – Fine-Tuning und Konvertierung ==

* '''Ziel:''' Eigene, domänenspezifische Modelle trainieren und für Zielplattformen optimieren.
* '''Inhalte:'''
** Vorbereitung von Datensätzen und Durchführung von Fine-Tuning (z. B. LoRA Fine-Tuning für das Phi Silica-Modell).
** Festlegen und Anpassen von Hyperparametern für das Training.
** Nutzung der Modellkonvertierung, um Modelle auf der lokalen Windows-Plattform zu quantisieren und zu optimieren.
* '''Ressource:''' [https://code.visualstudio.com/docs/intelligentapps/finetune Fine-tuning]

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	== Modul 1: Einführung und Installation ==		== Modul 1: Einführung und Installation ==

	* '''Ziel:''' Grundlegendes Verständnis des AI Toolkits entwickeln und die Entwicklungsumgebung vorbereiten.		* '''Ziel:''' Grundlegendes Verständnis des AI Toolkits entwickeln und die Entwicklungsumgebung vorbereiten.
	* '''Inhalte:'''		* '''Inhalte:'''
	** Überblick über das AI Toolkit: Ein umfassendes Tool für Entwickler und KI-Ingenieure zum Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Anwendungen.		** Überblick über das AI Toolkit: Ein umfassendes Tool für Entwickler und KI-Ingenieure zum Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Anwendungen.
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	== Modul 3: Experimentieren im Playground ==		== Modul 3: Experimentieren im Playground ==

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	== Modul 4: Agentenbau und Workflow-Integration ==		== Modul 4: Agentenbau und Workflow-Integration ==

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	== Modul 5: Prompts und Modelle skalierbar evaluieren ==		== Modul 5: Prompts und Modelle skalierbar evaluieren ==

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	== Modul 6: Erweitert – Fine-Tuning und Konvertierung ==		== Modul 6: Erweitert – Fine-Tuning und Konvertierung ==

	* '''Ziel:''' Eigene, domänenspezifische Modelle trainieren und für Zielplattformen optimieren.		* '''Ziel:''' Eigene, domänenspezifische Modelle trainieren und für Zielplattformen optimieren.
	* '''Inhalte:'''		* '''Inhalte:'''

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