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  "title": "Become a Gen-AI Developer in 60 Days | India's Best Program for Professionals | 5 Projects #gemini",
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  "transcript": "Hallo zusammen, ich bin Pratim Mistra.  Ich bin\nSenior Gen Developer bei einem globalen multinationalen Konzern\nund entwickle seit\neinigen Jahren produktionsreife Gen-Systeme.\nHeute kündige ich Vector 1.0 an.  Vector\n1.0 ist ein 60-tägiges Lebensprogramm für\nBerufstätige.  In diesem Programm vermitteln wir\nIhnen alles Wissenswerte über die\nEntwicklung mit Genai und Asenti und\nerstellen gemeinsam fünf produktionsreife, sofort\neinsetzbare Gen-Projekte.  Wir haben\ndieses Programm mit einem ganz bestimmten\nZiel entwickelt: dass Sie\nIhr Java-Interview bestehen können, selbst wenn Sie momentan noch\nkein Projekt der ersten Generation auf Ihrem GitHub-Profil haben.  Eine\nwichtige Sache: Wir bieten Ihnen nicht nur\ndie Videos zum Anschauen an.  Sie erstellen\nProjekte, laden diese auf GitHub hoch, stellen\nsie in der AWS-Cloud bereit und erläutern sie in\nfünf simulierten Einzelinterviews mit mir\nund anderen JA-Entwicklern.\nNach jeder Runde erhalten Sie schriftliches Feedback,\ndas Ihnen bei der Verbesserung hilft.\nWenn Sie also ein berufstätiger\nBackend-Entwickler, Fullstack-Entwickler,\nFrontend-Entwickler,\nEntwickler mobiler Anwendungen, Data-Science-\nIngenieur oder jemand mit mindestens zwei Jahren\ntechnischer Erfahrung sind und\nin GNAI-Rollen wechseln möchten, dann ist dies genau das Richtige für\nSie.  Auch wenn Sie nur im Bereich Geoinformationsmanagement tätig sind, sich\naber auf der mittleren\nEbene festgefahren fühlen und Interviews für höhere GNA-Positionen führen möchten\n, ist dies das Richtige für Sie.  Aber wenn\nSie Professor oder Student sind,\nist dies nichts für Sie, da wir davon ausgehen, dass\nSie bereits Python oder zumindest eine\nProgrammiersprache beherrschen.  Es bewegt sich schnell.  Es\nist für Profis konzipiert, nicht für\nAnfänger.\nManche von euch denken vielleicht, dass ihr\nbereits eine YouTube-Playlist habt, oder man könnte\nsagen: Jennys Playlist auf YouTube.  Worin besteht\nder Unterschied?  Um es klarzustellen:  Die J-\nPlaylist vermittelt dir Konzepte.  Es vermittelt\nWissen.  Aber Vector 1.0 bietet\nIhnen Projekte, simulierte Vorstellungsgespräche, Code-\nReviews und Architektur-Entscheidungen, die\nSie später in Ihren echten JNA-Vorstellungsgesprächen erläutern können\n.  Playlist ist kostenlos und\nzeitlich unbegrenzt nutzbar, Vector 1.0 hingegen ist ein\nstrukturiertes Programm mit festgelegten Zeitvorgaben\nund Ergebnissen.  Playlists machen dich aufmerksam,\naber Vektor 1.0 macht dich vermittelbar.\nBeide sind also nützlich, aber sie lösen\nunterschiedliche Probleme.\nNun lasst uns über den Stundenplan sprechen,\ndenn ich weiß, dass Sie\nwie ich berufstätig sind und wir alle einen\nVollzeitjob mit begrenzter Zeit haben, und genau das haben wir bei der Gestaltung\ndieses Stundenplans berücksichtigt.\nWir haben also 5 Unterrichtstage pro Woche, zwei\nWochenenden und drei Wochentage.  An\nden Wochenenden, Samstag und Sonntag, findet unser Unterricht von\n10:00 bis 16:00 Uhr statt.  mit 30 bis 45\nMinuten Pause.  Und genau hier findet freudvolles\nLernen statt.  Konzepte verstehen,\nProjektentwicklung, Code-Reviews und vieles\nmehr.  Und wenn wir von\nWochentagen sprechen, dann findet der Unterricht am Dienstag,\nMittwoch und Donnerstag statt.  Wir haben\ndrei Chargenzeiten: frühmorgens von\n7:00 bis 9:00 Uhr und abends von 19:00 bis 18:00\nUhr.  bis 21:00 Uhr  und spät abends um 21:00\nUhr.  bis 23:00 Uhr  Sie können an jedem beliebigen\nKurs teilnehmen, da wir\nin allen Kursen die gleichen Inhalte behandeln werden\n.  Wichtig ist, dass alle\nChargen bzw. alle Sitzungen\naufgezeichnet werden.  Wenn Sie also eine Unterrichtsstunde verpassen,\nkönnen Sie sich die Aufzeichnungen später ansehen und\ndie Live-Kurse fortsetzen.   Kommen wir\nnun zum Lehrplan\n.  Was genau Sie lernen werden\nund was genau Sie bauen werden.  Wenn\nSie also vector.xml plus.com besuchen und\nauf die Registerkarte „Curriculum“ klicken, befinden Sie sich in\ndiesem Abschnitt.  Und hier sehen Sie, dass\nwir sieben Sprints haben, Sprint Null bis\nSprint Sechs, und wir haben noch einen weiteren Abschnitt, den\nBonusabschnitt, über den wir später sprechen werden\n.  Wenn wir also über Sprint\nNull sprechen, meinen Grundlagen-Sprint, dann\nbesprechen wir in diesem Abschnitt bzw. in diesem Sprint alle Grundlagen\nvon Genis, wie zum Beispiel die Funktionsweise von\nAufmerksamkeitsmechanismen, Tokenisierung,\nKontextfenster, Prompt-Engineering,\nFunktionsaufrufe und Tool-Aufrufe,\nstrukturierte Ausgaben und fortgeschrittenes Python\nwie Asyncbate, die erste API zum Erstellen von\nREST-APIs und Fehlerbehandlungen und vieles mehr\n.  Wenn wir zu Sprint\neins übergehen, ist dieser Sprint dem\nErlernen der Sprachkette und des Langraph-\nFrameworks gewidmet.  In diesem Sprint\nlernen wir alles über Lang\nChain und Langraph, vom Aufbau eines\neinfachen Q A-Chatboards bis hin zum Aufbau\nfortgeschrittener flowbasierter KI-Systeme mit\nLangraph.  Wenn wir nun zum zweiten Frühjahr springen, dann\nist dieses vollständig auf Rack-\nSysteme und Rack-Pipelines ausgerichtet.  So\nnennen wir das also Produktionsgestell.  In\ndiesem Abschnitt haben wir Vektordatenbanken besprochen,\nverschiedene Vektordatenbanken, die wir\nhier behandeln, Chunking-Strategien, Einbettungsmodelle,\nhybride Suche und vieles mehr, was\nwir hier in diesem Abschnitt behandeln werden, wie z. B. reguläre Verfahren\nund alles andere\n.  Wenn wir nun zu\nSpring 3 springen, das sich vollständig\nmit Agenten und MCP-Servern bzw.\nAgententechnologie-KI-Systemen befasst,\nwerden wir in diesem Abschnitt alle erforderlichen\nDinge besprechen oder im Grunde lernen,\nwie wir unsere Einzelagenten- zu\nMehragentensystemen aufbauen können. Wir werden auch\nbesprechen, wie wir einen MCP-\nServer mit Fast MCP und anderen Python-\nFrameworks erstellen und diese MCP-\nServer mit verschiedenen Frameworks und\nCloud-Code verbinden, sowie wie\nCloud-Code funktioniert.  Wenn wir nun\nzum vierten Frühlingsabschnitt springen, der asentic rag ist,\nund man sagen könnte, dass Finetuning asentic rag\neine fortgeschrittene Version oder ein fortgeschrittener Weg ist, um\ndie Ragtime-Systeme zu erstellen.  Man kann es sich also so\nvorstellen, dass\ndie Kombination aus\nProduktions-Rag, Assent und MCP-\nServerabschnitten korrekt ist.  Wenn wir also in diesen\nSprint 4 einsteigen, werden wir uns hier mit den Grundlagen der Feinabstimmung von LM und der praktischen\nFeinabstimmung befassen. Anschließend\nwerden wir verschiedene Rag-Muster\nwie Rag-Graph-Rags und viele weitere Dinge besprechen, die\nwir hier in diesem Abschnitt bzw.\nin diesem Sprint behandeln werden.  Sprint 5 wird\nein fantastischer Sprint, denn hier\nlernen wir viele neue\nDinge, wie z. B. AWS-Bereitstellung und\n-Produktion. Wenn Sie hier klicken und\nöffnen, sehen Sie, dass wir\nverschiedene\nAWS-Services wie AWS Bedrock und die AWS\nKnowledge Base behandeln werden. Wir\nbesprechen Lambda-Funktionen für Serverless-Umgebungen, Step Functions,\nOpenSearch für\nServerless-Backends, API-Gateways, AM-\nRegeln, Cloudatch und vieles mehr.\nIn diesem\nAbschnitt zur AWS-Bereitstellung\nerfahren Sie, wie Sie Ihre G-\nAnwendungen von Ihren lokalen Systemen in die Cloud migrieren können.\nSprint 6, die\nInterviewvorbereitung, beinhaltet\nfünf simulierte Vorstellungsgespräche – einzeln mit\nIhnen, mit mir und mit anderen\nEntwicklern. Wir besprechen die\n100 häufigsten und\nwichtigsten Interviewfragen, die\nin allen Interviewebenen gestellt werden. Außerdem gibt es\nviele Aktivitäten wie das Erstellen von Lebensläufen und\nPortfolios\nsowie die Optimierung des LinkedIn-Profils.  werden\nin\ndiesem Abschnitt behandelt.  Es geht also um den\n60-Tage-Ablauf bzw. den 60-Tage-Lehrplan,\nden wir in den nächsten zwei\nMonaten behandeln werden.  Wenn wir nun über den Bonusbereich sprechen,\nso hängt das ganz von\nIhren Interessen ab.  Dies sind\ndie Abschnitte.  Wir wollen nicht behaupten, dass\ndiese Abschnitte\nwie Crewi, Autogen, Llama Index und\nAzure Open Air Search unbedingt erforderlich sind, aber einige\nUnternehmen legen Wert auf Kenntnisse in diesem\nBereich. Wenn Sie diese Dinge beherrschen,\nwerden Sie im\nVergleich zu anderen Profilen stärker berücksichtigt.\nWir werden diese Dinge lernen,\naber das hängt ganz von Ihren Interessen ab.\nWenn Sie Interesse haben, können wir\ndas gemeinsam lernen. Wichtig ist jedoch, dass diese\nvier Module – Genai, Crew AI,\nAutogen, Lum Index und Azure OpenAI\nServices – nicht\ninnerhalb des 60-Tage-Zeitraums behandelt werden. Wir\nwerden diese Themen erst nach Ablauf der\n60 Tage behandeln. Wenn Sie also Interesse gezeigt haben und\ndiese Dinge lernen möchten, werden wir sie definitiv behandeln\nund Ihnen das\nLernen sicherlich auch Spaß machen.\nWenn Sie\nden vollständigen Lehrplan sehen möchten – dies ist eine\nÜbersicht des Lehrplans –,\nklicken Sie einfach hier: [Link zum vollständigen Lehrplan].  Der\nNotion-Link öffnet sich und Sie können\nhier alles überprüfen,\ngenau wie wir es\nvon Sprint Null bis Sprint Sechs\nund Sieben erwähnt haben, alle Dinge, die wir hier behandelt haben.\nWenn Sie darüber hinaus ein\nwenig nach unten scrollen, sehen Sie den\nAbschnitt mit den fünf Projekten, die Sie erstellen.\nHier haben wir also alle fünf Projekte erwähnt,\ndie wir während dieser\n60 Tage bzw. dieser\nLernphase realisieren werden, und alles\nausführlich erklärt.  Zum Schluss möchte ich Ihnen noch eines sagen:\nWenn Sie ernsthaft an einem\nWechsel in den Gen-Bereich interessiert sind, ist jetzt der richtige Zeitpunkt,\ndenn die meisten IT-Unternehmen stellen\nderzeit Geni-Entwickler ein. Und\nwenn Sie Geni\nund Asenti von Grund auf bis zu fortgeschrittenen Themen erlernen möchten, indem Sie\nhochproduktive Label-Geni-\nSysteme entwickeln, dann ist Vector 1.0 die richtige\nWahl für Sie.  Wir starten Vector\n1.0 am 18. Juni, Anmeldeschluss ist der\n13. Juni.  Die\nGesamtgebühr für das Programm beträgt 21.000, die Sie bequem\nin zwei Raten bezahlen können.  Und noch etwas:\nWenn Sie Fragen zu diesem\nProgramm oder zu Ihrer Karriere haben,\nkönnen Sie mir direkt über WhatsApp schreiben.  Ich\nwerde Ihnen antworten.  Vielen Dank.  Haben Sie\neinen guten Tag.  NEIN.",
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