AI Engineering in 76 Minutes: A Complete Speedrun Course

AI Engineering in 76 Minutes: A Complete Speedrun Course

If you want a compact, practical tour through AI engineering, this 76-minute video is like sitting with an experienced engineer who talks you through the essentials, fast. It’s friendly to beginners, but it doesn’t skip the things that actually matter in real projects.

The course walks through the whole pipeline, step by step: What is AI Engineering? (0:00), Foundation Models (1:49), Evaluating Models (8:40), and Model Selection (14:50). Then it gets hands-on with Prompt Engineering (23:15), RAG and Context Construction (30:20), and Agents and Memory Systems (36:56). You’ll also find clear sections on Finetuning (43:02), Dataset Engineering (52:40), Inference Optimization (59:45), and finally, Architecture and User Feedback (1:09:01).

I remember skipping dataset work early on, thinking it was boring. Big mistake. The video makes that part feel important and practical, with quick takeaways you can try the same day. Want a concrete scenario? Imagine building a customer support assistant: prompts shape tone, RAG supplies fresh knowledge, agents keep short-term memory, finetuning personalizes answers, and inference tricks keep responses snappy. Little changes add up.

This course is a great intro and a handy refresher. It’s not a substitute for hands-on practice, but it gives you a map so you won’t get lost. It also hints at what’s next in the field, like tighter integration between models and product feedback loops.

Watch the full speedrun here: https://youtu.be/JV3pL1_mn2M?si=DPmXai0FFq4Q_9gI

Give it a watch, take notes, then try a tiny project. You’ll learn faster that way, and you’ll actually remember why each piece matters.

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KI-Engineering in 76 Minuten: Ein kompletter Speedrun-Kurs

Dieser 76-minütige Kurs ist praktisch und direkt. Er erklärt die wichtigsten Konzepte so, dass du sie wirklich anwenden kannst, nicht nur auswendig lernen. Perfekt, wenn du schnell einen Überblick brauchst.

Der Kurs beginnt mit der Frage Was ist KI-Engineering? und führt dann durch Foundation Models, Modellbewertung und Modellauswahl. Danach kommen die Praxis-Themen: Prompt Engineering, RAG und Kontextaufbau, Agenten und Memory-Systeme, gefolgt von Finetuning, Dataset Engineering, Inference-Optimierung und zuletzt Architektur und Nutzerfeedback.

Ein kurzer persönlicher Einwurf: Ich habe früher Feintuning und Datenarbeit unterschätzt. Sobald ich beides richtig angegangen bin, änderte sich die Qualität der Ergebnisse deutlich. In der Praxis heißt das: bessere Daten, bessere Antworten. Und ja, Optimierung bei der Inferenz spart Geld und Laufzeit.

Der Kurs eignet sich bestens, um danach ein kleines Projekt zu starten. Beispiel: ein interner Wissensbot. Use RAG for fresh docs, finetune for tone, and add a memory system so die Gespräche konsistent bleiben. Das ist kein Hexenwerk, aber es braucht Struktur. Genau die liefert dieses Video.

Hier kannst du den Kurs sehen: https://youtu.be/JV3pL1_mn2M?si=DPmXai0FFq4Q_9gI

Schau es dir an, probier etwas Kleines aus, und bau darauf auf. So lernst du am schnellsten.