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# Einführung
Beim Erlernen von KI geht es heute nicht nur darum, Modelle des maschinellen Lernens zu verstehen. Es geht darum zu wissen, wie Dinge in der Praxis zusammenpassen, von Mathematik und Grundlagen bis hin zum Aufbau realer Anwendungen, Agenten und Produktionssysteme. Bei so vielen On-line-Inhalten kann es leicht passieren, dass man sich verloren fühlt oder zwischen zufälligen Tutorials hin und her springt, ohne einen klaren Weg zu finden.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die 10 beliebtesten und wirklich nützlichen GitHub-Repositories zum Erlernen von KI. Diese Repos decken das gesamte Spektrum ab, einschließlich generativer KI, großen Sprachmodellen, Agentensystemen, Mathematik für ML, Pc Imaginative and prescient, realen Projekten und KI-Engineering in Produktionsqualität.
# GitHub-Repositories zum Lernen von KI
// 1. Microsoft/Generative-AI-für-Anfänger
Generative KI für Einsteiger ist ein strukturierter 21-Lektionen-Kurs von Microsoft Cloud Advocates, der lehrt, wie man echte generative KI-Anwendungen von Grund auf erstellt. Es verbindet klare Konzeptlektionen mit praktischen Builds in Python und TypeScript und deckt Eingabeaufforderungen, Chat, RAG, Agenten, Feinabstimmung, Sicherheit und Bereitstellung ab. Der Kurs ist einsteigerfreundlich, mehrsprachig und darauf ausgelegt, die Lernenden mit praktischen Beispielen und Neighborhood-Unterstützung von den Grundlagen zu produktionsreifen KI-Apps zu führen.
// 2. Rasbt/LLMs von Grund auf
Erstellen Sie ein großes Sprachmodell (von Grund auf) ist ein praktisches, lehrreiches Repository und eine Ergänzung zum Manning-Buch, das lehrt, wie LLMs funktionieren, indem ein GPT-Modell Schritt für Schritt in reinem PyTorch implementiert wird. Es geht durch Tokenisierung, Aufmerksamkeit, GPT-Architektur, Vorschulung und Feinabstimmung (einschließlich Befehlsoptimierung und LoRA), alles für die Ausführung auf einem normalen Laptop computer konzipiert. Der Schwerpunkt liegt auf einem tiefen Verständnis durch Code, Diagramme und Übungen und nicht auf der Verwendung von LLM-Bibliotheken auf hoher Ebene. Dies macht es very best, um LLM-Interna von Grund auf zu erlernen.
// 3. DataTalksClub/llm-zoomcamp
LLM Zoomcamp ist ein kostenloser, praxisorientierter 10-wöchiger Kurs, der sich auf die Erstellung realer LLM-Anwendungen, insbesondere RAG-basierter Systeme, auf der Grundlage Ihrer eigenen Daten konzentriert. Es umfasst Vektorsuche, Bewertung, Überwachung, Agenten und Greatest Practices durch praktische Workshops und ein Abschlussprojekt. Es ist für das Lernen im eigenen Tempo oder in Gruppen konzipiert und legt den Schwerpunkt auf produktionsreife Fähigkeiten, Neighborhood-Suggestions und den Aufbau eines Finish-to-Finish-Methods und nicht nur auf die Theorie.
// 4. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
Tolle LLM-Apps ist eine kuratierte Präsentation echter, ausführbarer LLM-Anwendungen, die mit RAG, KI-Agenten, Multi-Agenten-Groups, MCP, Sprachschnittstellen und Speicher erstellt wurden. Es beleuchtet praktische Projekte mit OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI und Open-Supply-Modellen wie Llama und Qwen, von denen viele lokal ausgeführt werden können. Der Schwerpunkt liegt auf dem Lernen anhand von Beispielen, der Erforschung moderner Agentenmuster und der Beschleunigung der praktischen Entwicklung von LLM-Apps im Produktionsstil.
// 5. panaversity/learn-agentic-ai
Lernen Sie Agentic AI mit Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) ist ein cloudnatives, systemorientiertes Lernprogramm, das sich auf die Entwicklung und Skalierung von agentenbasierten KI-Systemen auf globaler Ebene konzentriert. Es lehrt, wie man mithilfe der Protokolle Kubernetes, Dapr, OpenAI Brokers SDK, MCP und A2A zuverlässige, interoperable Multi-Agent-Architekturen erstellt, wobei der Schwerpunkt auf Arbeitsabläufen, Ausfallsicherheit, Kostenkontrolle und realer Ausführung liegt. Das Ziel besteht nicht nur darin, Agenten zu erstellen, sondern Entwickler darin zu schulen, produktionsbereite Agentenschwärme zu entwerfen, die unter realen Einschränkungen auf Millionen gleichzeitiger Agenten skaliert werden können.
// 6. dair-ai/Mathematik-für-ML
Mathematik für maschinelles Lernen ist eine kuratierte Sammlung hochwertiger Bücher, Aufsätze und Videovorträge, die die mathematischen Grundlagen von modernem ML und Deep Studying abdecken. Es konzentriert sich auf Kernbereiche wie lineare Algebra, Evaluation, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Optimierung und Informationstheorie, wobei die Ressourcen von anfängerfreundlich bis hin zu Forschungstiefe reichen. Ziel ist es, den Lernenden dabei zu helfen, eine starke mathematische Instinct zu entwickeln und die Theorie hinter Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen sicher zu verstehen.
// 7. ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Pc-vision-NLP-Initiatives-with-code
Über 500 Projektliste für künstliche Intelligenz mit Code ist ein umfangreiches, ständig aktualisiertes Verzeichnis von KI/ML/DL-Projektideen und Lernressourcen, gruppiert nach Bereichen wie Pc Imaginative and prescient, NLP, Zeitreihen, Empfehlungssysteme, Gesundheitswesen und Produktions-ML. Es verlinkt zu Hunderten von Tutorials, Datensätzen, GitHub-Repos und „Projekten mit Quellcode“ und ermutigt Neighborhood-Beiträge über Pull-Requests, um die Funktionsfähigkeit der Hyperlinks aufrechtzuerhalten und die Sammlung zu erweitern.
// 8. armankhondker/awesome-ai-ml-resources
Roadmap für maschinelles Lernen und KI (2025) ist ein strukturierter Leitfaden für Anfänger bis Fortgeschrittene, der Schritt für Schritt erklärt, wie man KI und maschinelles Lernen erlernt. Es deckt Kernkonzepte, mathematische Grundlagen, Werkzeuge, Rollen, Projekte, MLOps, Interviews und Forschung ab und verlinkt gleichzeitig zu vertrauenswürdigen Kursen, Büchern, Aufsätzen und Communities. Ziel ist es, den Lernenden einen klaren Weg durch ein schnelllebiges Feld zu bieten und ihnen dabei zu helfen, praktische Fertigkeiten zu erwerben und sich auf die Karriere vorzubereiten, ohne überfordert zu werden.
// 9. spmallick/learnopencv
LearnOpenCV ist ein umfassendes, praktisches Repository, das den LearnOpenCV.com-Weblog begleitet und Hunderte von Tutorials mit ausführbarem Code zu den Themen Pc Imaginative and prescient, Deep Studying und moderne KI bietet. Es umfasst Themen von klassischen OpenCV-Grundlagen bis hin zu hochmodernen Modellen wie YOLO, SAM, Diffusionsmodellen, VLMs, Robotik und Edge AI, mit einem starken Fokus auf die praktische Umsetzung. Das Repository ist very best für Lernende und Praktiker, die KI-Konzepte durch den Aufbau realer Systeme und nicht nur durch das Lesen von Theorien verstehen möchten.
// 10. x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
Systemaufforderungen und Modelle von KI-Instruments ist ein Open-Supply-KI-Engineering-Repository, das dokumentiert, wie reale KI-Instruments und -Agenten strukturiert sind, und über 30.000 Zeilen mit Systemaufforderungen, Modellverhalten und Entwurfsmustern offenlegt. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die zuverlässige Agenten und Eingabeaufforderungen erstellen, da es praktische Einblicke in die Gestaltung von Produktions-KI-Systemen bietet und gleichzeitig die Bedeutung von sofortiger Sicherheit und Leckverhinderung hervorhebt.
# Letzte Gedanken
Meiner Erfahrung nach besteht der schnellste Weg, KI zu erlernen, darin, sie nicht mehr als Theorie zu betrachten, sondern parallel zum Lernen mit dem Aufbau zu beginnen. Diese Repositories funktionieren, weil sie praktisch und eigensinnig sind und von echten Ingenieuren gestaltet werden, die echte Probleme lösen.
Mein Rat ist, einige auszuwählen, die Ihrem aktuellen Niveau und Ihren Zielen entsprechen, sie Ende für Ende durchzugehen und konsequent weiterzuentwickeln. Tiefe, Wiederholung und praktisches Üben sind weitaus wichtiger als die Jagd nach jedem neuen Pattern.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.