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(21 Bewertungen)
Manoj - Amsterdam, Niederlande24Fr
24FrComputergrundlagen bis hin zu Front-End, Back-End, App-Entwicklung, Services und Tests usw.
Vertrauter Lehrer: Ich bin ein professioneller Full-Stack-Entwickler mit über 15 Jahren praktischer Erfahrung in Softwareentwicklung, Systemdesign und künstlicher Intelligenz. Ich habe in den Bereichen Frontend, Backend, DevOps und KI gearbeitet und Systeme auf Unternehmensniveau für reale Anwendungen entwickelt – von groß angelegten Microservices bis hin zu kognitiven KI-Plattformen. Ich unterrichte mit Leidenschaft die echte, moderne Art des Programmierens – und kombiniere dabei tiefe technische Grundlagen mit den fortschrittlichsten Technologien von heute: Generative KI, Agentensysteme, RAG-Architekturen, Cloud-Automatisierung und intelligente DevOps. Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der sein erstes „Hello World“ erkundet, ein Profi, der seinen Stack verbessert, oder ein Forscher/Entwickler, der KI-Systeme erforscht, ich kann Sie Schritt für Schritt anleiten – konzeptionell, praktisch und strategisch. 🧩 Was Sie lernen werden 🖥️ Front-End-Entwicklung Erfahren Sie, wie Sie reaktionsschnelle, interaktive und leistungsstarke Schnittstellen erstellen: HTML / HTML5 – Struktur, Semantik, Formulare, Barrierefreiheit CSS / CSS3 / SCSS – Layout, Animationen, Responsive Design, Flexbox, Grid Bootstrap / Tailwind / Material UI – Schnelle Design-Frameworks JavaScript (ES6+) – Funktionale Programmierung, Ereignisschleife, Closures, async/await TypeScript – Starke Typisierung, Schnittstellen, Dekoratoren, Generika React.js / Next.js – Komponenten, Hooks, Statusverwaltung, Routing, APIs Angular (1.x bis 17) – Module, Abhängigkeitsinjektion, RxJS, erweiterte Architektur Vue.js (optional) – Reaktive Programmierung, Lebenszyklusmanagement jQuery / AJAX – Legacy-Unterstützung und Backend-Kommunikation Web-Performance – Lighthouse, Core Web Vitals, PWA, Caching-Strategien ⚙️ Back-End- und Unternehmensentwicklung Erstellen Sie skalierbare, sichere und intelligente serverseitige Systeme: C / C++ / Datenstrukturen / Algorithmen / OOPS Java / J2EE / Spring / Spring Boot / Spring Cloud / Hibernate / Struts / Wicket Microservices-Architektur – API-Gateway, Service-Registry, Kommunikation zwischen Diensten Node.js / Express / NestJS – Modernes JavaScript/TypeScript-Backend REST- und SOAP-Webdienste – API-Design, Sicherheit, Dokumentation (Swagger/Postman) Python (Flask / FastAPI) – REST-APIs, ML-Pipelines, Automatisierung Shell-Skripting (Linux/Unix) – Automatisierung, Cron-Jobs, Protokollanalyse, DevOps-Skripting PHP / Laravel / CodeIgniter – Klassische Web-Backend-Entwicklung Containerisierung und Orchestrierung: Docker, Kubernetes, Helm CI/CD und Cloud: Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps Pipelines ☁️ Cloud- und DevOps-Meisterschaft Erfahren Sie, wie Sie Anwendungen in der Cloud erstellen, bereitstellen und skalieren: AWS (EC2, S3, Lambda, DynamoDB, API Gateway, ECS) Azure (App-Dienste, Funktionen, CosmosDB, DevOps) Google Cloud (GCP, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Überwachung und Protokollierung: ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana, Prometheus Infrastruktur als Code (IaC): Terraform, AWS CDK, Azure Bicep Versionskontrolle und Zusammenarbeit: Git, GitHub, GitLab, Bitbucket CI/CD-Pipelines: Erstellen, Testen, Bereitstellen von Automatisierung, Rollback, Release-Management 📱 App-Entwicklung Entwickeln Sie mobile und hybride Apps von Anfang bis Ende: Android (Java/Kotlin) – UI/UX, Aktivitätslebenszyklus, API-Integration Hybrid-Frameworks: Ionic, Cordova, React Native Progressive Web Apps (PWA) – Offline-First, Caching, Mobile-Optimierung Firebase-Integration: Auth, Firestore, Cloud Messaging 🤖 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Erfahren Sie, wie moderne KI-Systeme erstellt und eingesetzt werden: KI-Grundlagen: Neuronale Netze, überwachtes/unüberwachtes Lernen Maschinelles Lernen mit Python: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Transformers, BERT, GPT Computer Vision: OpenCV, YOLO, Bildklassifizierung KI-APIs und -Integrationen: Google DialogFlow, Azure Cognitive Services, OpenAI API 🧬 Generative KI, RAG und Agentensysteme Besonderer Fokus auf realer KI-Integration und Automatisierung: Generative KI-Modelle (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral) – Praktische Umsetzung Prompt Engineering – Entwicklung leistungsstarker, wiederverwendbarer Prompt-Frameworks Retrieval-Augmented Generation (RAG) – Hybride Such- und Generierungsarchitekturen Agentische KI-Systeme – Erstellen autonomer Multi-Agent-Workflows (z. B. AutoGPT, CrewAI) Agentic RAG – Kontextuelle Gedächtnis-, Verkettungs- und Schlussfolgerungssysteme LangChain / LlamaIndex – RAG-Pipelines, Dokumentlader, Einbettungen, Vektor-DBs Vektordatenbanken: Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS Wissensgraphen & Kontextmanagement – Unternehmensdatenverknüpfung mit RAG Bereitstellung von KI-Apps: FastAPI + Streamlit + LangServe + Docker Copilot und KI-Tools: GitHub Copilot, ChatGPT-API, Code-Interpreter, Vertex AI Studio Google AI Developer Kit (ADK) – Edge AI, TensorFlow Lite, Coral und Modellbereitstellung Sprach-KI und Konversationsdesign: Dialogflow CX, OpenAI Assistants, ElevenLabs 🔬 Daten, Tests und Qualität Datenbanksysteme: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, DB2, Redis Datenbankdesign: ERD, Normalisierung, Indizierung, Leistungsoptimierung Testtools: JUnit, Mockito, Selenium, Cypress, Postman TDD/BDD-Praktiken: Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests Protokollierung und Überwachung: ELK, Splunk, Prometheus Leistungsoptimierung: Profiling, Caching, Parallelität 🧩 Betriebssysteme und Skripting Windows-/Linux-/Ubuntu-/Unix-Administration Dateisysteme, Berechtigungen, Vernetzung, Prozessmanagement Shell-Skripting / Automatisierung / Protokollanalyse Systemsicherheit und SSH-Härtung 🧠 Bonusthemen Mathematik für Programmierer – Logik, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeit, Graphentheorie Grundlagen der Spieleentwicklung: Unity, Phaser.js, HTML5 Canvas KI-Ethik, Datenschutz, verantwortungsvolles KI-Design Automatisierungsprojekte und Web-Crawling/Scraping: BeautifulSoup, Selenium, Puppeteer No-Code-/Low-Code-Integrationen: Zapier, Make, KI-Automatisierungen
Programmierung · Java · Javascript
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Anita - Wien, Österreich54Fr
54FrArtem Forum | Konzeptkunst, Illustration & Portfolio-Mentoring
Vertrauter Lehrer: Das Programm richtet sich an Studierende mit Interesse an Konzeptkunst, Illustration, visuellem Storytelling und der Erstellung eines Portfolios für Kunsthochschulen, Animations-/Spieleentwicklungsprogramme oder die eigenständige künstlerische Weiterentwicklung. Es verfolgt einen mentororientierten Ansatz und kombiniert künstlerische Grundlagen, konzeptionelles Denken und Portfolio-Strategien, angepasst an den individuellen Stil, die Vision und die langfristigen Ziele jedes Einzelnen. Was ist da drin? TEIL I 1. Künstlerische und visuelle Sprache • Traditionelle Zeichen- und Illustrationstechniken • Form- und Gestaltstudie • Licht, Farbe und Werte • Komposition und visuelles Storytelling 2. Weltenbau und visuelles Denken • Umweltgestaltung (natürliche und gebaute Räume) • Requisiten, Objekte und visuelle Details • Charakterkonzepte (Anatomiegrundlagen, Silhouetten, Ausdruck) • Stilerkundung (realistisch, stilisiert, symbolisch, experimentell) • Referenzen vs. Originalität: Wie man auf Forschung aufbaut, ohne zu imitieren 3. Kognitiver und kreativer Prozess • Künstlerisches Denken & Arbeitsablauf • Von der Idee zum Bild • Dokumentations- und Referenzsammlung • Moodboards & visuelle Recherche • Iteration, Auswahl, Verfeinerung • Zu wissen, wann ein Stück fertig ist 4. Digitale Grundlagen (optional / hybrid) • Übergang von traditionellen zu digitalen Systemen • Digitale 2D-Werkzeuge und Arbeitsabläufe • Ebenenlogik, Pinsel, Texturen • Grundlagen der digitalen Malerei • Präsentationsfertige Bilder • Fallstudien von professionellen Konzeptkünstlern und Illustratoren Dieser Abschnitt ist optional und kann von Studierenden mit Vorkenntnissen im digitalen Bereich übersprungen werden. In diesem Fall liegt der Schwerpunkt auf der Verfeinerung und Vertiefung der bereits erworbenen Kenntnisse. WICHTIG! Alle Abschnitte in Teil I (künstlerische Praxis, Bildsprache, Weltenbau, technische und digitale Grundlagen) werden dem jeweiligen Kenntnisstand der Studierenden angepasst, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Sind die Grundlagen bereits vorhanden, werden diese Bereiche nicht mechanisch wiederholt; stattdessen liegt der Fokus auf der Portfolioentwicklung, der konzeptionellen Vertiefung und der Weiterentwicklung bestehender Arbeiten. TEIL II Portfolioentwicklung & Mentoring 1. Portfolioaufbau • Die künstlerische Ausrichtung des Schülers festlegen • Auswahl und Entwicklung starker Themen • Erstellung zusammenhängender Bilderserien, nicht isolierter Bilder • Den persönlichen Stil an akademische oder berufliche Erwartungen anpassen • Kontinuierliche Überprüfung, Feedback und Optimierung 2. Anwendungsspezifische Unterstützung (sofern zutreffend) • Portfolioauswahl & -sequenzierung • Künstlerstatements oder Motivationsschreiben (mit Bildmaterial) • Anpassung der Arbeit an spezifische Institutionen oder Programme • Verständnis der Bewertungskriterien
Darstellung · Zeichnen & skizzieren · Digitale kunst
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