KI-Programmierung für Experten
Der Kurs KI-Programmierung für Experten vermittelt Ihnen, wie Sie maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln, Open-Source-Modelle lokal betreiben und komplexe KI-Workflows automatisieren. Praxisübungen behandeln unter anderem RAG-Pipelines und Multi-Agenten-Systeme.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Generative KI hat die Experimentierphase verlassen und ist in die produktive Unternehmenswelt eingezogen. Doch der erfolgreiche Einsatz jenseits einfachen Promptings benötigt technisches Verständnis. Standard-Modelle stoßen oft an Grenzen. Um einen echten Gewinn zu erzielen, müssen oft Architekturen selbst entworfen, Modelle angepasst oder komplexe Workflows automatisiert werden. In diesem KI-Workshop erlangen Sie die Fähigkeiten, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln. Sie tauchen in die Architektur moderner Sprachmodelle ein und lernen, wie Open-Source-Modelle lokal betrieben und effizient optimiert werden. Anhand zahlreicher Praxisübungen wie dem Aufbauen einer RAG-Pipeline oder eines Multi-Agenten-Systems wird die Lücke zwischen Theorie und Praxis geschlossen.
Seminarinhalte
KI-Architektur verstehen & implementieren Transformer, Self-Attention und der Vergleich klassisches ML vs. LLMs in der Praxis. Open-Source LLMs meistern – Hands-On mit Llama, Qwen & Mistral, Deployment mit Ollama & vLLM Lizenzmodelle verstehen und Kernkomponenten mit PyTorch selbst bauen Modelle gezielt spezialisieren – Parameter-effizientes Fine-Tuning mit LoRA & QLoRA, Verhaltenssteuerung durch RLHF und DPO, MLOps mit Hugging Face & MLflow Intelligente Wissensintegration – Production-Ready RAG-Pipelines mit Langchain und LlamaIndex, Hybrid Search, Graph RAG und die systematische Evaluation mit RAGAs Autonome KI-Systeme entwickeln – Multi-Agent-Architekturen mit LangGraph/Autogen/CrewAI, Tool-Nutzung, hierarchische Teams und Model Control Protocol (MCP)
Zielgruppe
Administratioren / Technik / System Engineers / Security Engineers
Voraussetzungen
Um den bestmöglichen Trainingserfolg sicherzustellen, sind nachfolgend beschriebene Kenntnisse die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Besuch des Trainings:
Sicheres Programmieren in Python Erste Berührungspunkte mit Machine Learning Erste Erfahrungen mit Deep Learning (z. B. durch PyTorch, Tensorflow oder mit Hugging Face) Ein Grundverständnis der Besonderheiten von Large Language Models
Lernziele
Firmenseminar anfragen
Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.
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Kursbewertungen
1 Rezension für KI-Programmierung für Experten
Wir sind persönlich für Sie da
Nicht jeder Kurs passt sofort auf Anhieb. Wir helfen Ihnen dabei, aus Themen, Formaten und Anforderungen die passende Lösung zu finden – persönlich, praxisnah und mit Blick auf Ihren tatsächlichen Bedarf.
Nicole Mühlbauer
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Alison Kreis
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Fragen & Antworten
Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.
KI-Programmierung für Experten im Überblick
Die KI-Programmierung für Experten ordnet generative KI als Aufgabe für produktive Unternehmensanwendungen ein. Sie vertiefen das technische Verständnis, das über einfaches Prompting hinausgeht, und entwickeln maßgeschneiderte KI-Lösungen.
Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von Modellarchitektur, lokaler Nutzung von Open-Source-LLMs und gezielter Spezialisierung. Dadurch können Sie den Weg von Transformer- und Self-Attention-Konzepten bis zu Fine-Tuning, MLOps und automatisierten Workflows fachlich nachvollziehen und praktisch umsetzen.
Für die Anwendung verbinden Sie Wissensintegration und autonome Systeme: RAG-Pipelines unterstützen die Nutzung von Informationen, während Multi-Agenten-Architekturen Tool-Nutzung, hierarchische Teams und Steuerungsmechanismen aufgreifen. Der Kurs setzt sichere Python-Kenntnisse sowie erste Erfahrungen mit Machine Learning und Deep Learning voraus.
Kursteilnehmer:in
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