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Nachhilfelehrer Woudenberg

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Manoj - Soest$31
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
Vertrauter Lehrer: Der Inhalt des Unterrichts ----- Alle Stile werden bei Musiclab behandelt. Denken Sie an Blues, Jazz, Klassik, Pop, Rock und so weiter. Diese verschiedenen Genres werden auf klassischer, westlicher (akustischer) und elektrischer Gitarre gespielt. Bassgitarre kann auch geübt werden. Das Lesen von Notizen und Registerkarten ist ein wesentlicher Bestandteil der Lektion. Dazu kann aber auch die Improvisation gehören. Im technischen Bereich werden Akkordspiele, Skalen, Arpeggios und verschiedene Spieltechniken wie Hammer-Ons, Pull-Offs und Tapping diskutiert. Theorie kann auch zur Vorbereitung auf die berufliche Musikausbildung gelehrt werden. Der Unterricht bei Musiclab richtet sich an ernsthafte Gitarristen oder Bassisten, die Zeit haben, zu Hause zu üben. Musiclab ist flexibel und bietet verschiedene Optionen an verschiedenen Tagen und zu verschiedenen Zeiten, um den Unterricht zu verfolgen. Dies ist besonders nützlich für Personen mit unterschiedlichen Arbeitszeiten und / oder Schüler / Studenten. ----- Allgemeine Informationen ----- - Der Unterricht ist individuell, aber Duo-Unterricht ist in Absprache möglich (sowohl für Kinder als auch für Erwachsene). - Der Schüler erhält ungefähr vier Hausaufgaben pro Lektion - Während des Unterrichts kannst du mit YouTube spielen - Improvisation mit 'Guitar Backing Tracks' - Teamwork mit einem anderen Schüler oder dem Lehrer - Gehörbildung, Melodien hören und nach dem Erlernen des Spielens (AMV) - Lernen, Akkorde zu hören und eine Melodie zu schreiben (AMV) - Lernen, mit Dynamik zu spielen, Emotionen auszudrücken und Register auf der Gitarre zu verwenden
Gitarre · Bassgitarre · Musiktheorie
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