n8n Aufbaukurs für Entwickler, IT und Plattformteams
Dieses Seminar vermittelt fortgeschrittene Techniken für n8n. Sie arbeiten mit APIs, modellieren Datenflüsse und bauen robuste Workflows für produktive Umgebungen auf.
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
Dieses Seminar vermittelt fortgeschrittene Techniken für n8n. Sie arbeiten mit APIs, modellieren Datenflüsse und bauen robuste Workflows für produktive Umgebungen auf.
Seminarinhalte
Einführung in AI-Workflows mit n8n
- Unterschiede zwischen klassischen Workflows und AI-Workflows
- typische Einsatzszenarien für KI in Geschäftsprozessen
- Überblick über LLMs, Agenten und AI-Komponenten in n8n
LLM-basierte Workflows erstellen
- Einsatz von Sprachmodellen für Klassifikation, Extraktion und Zusammenfassung
- strukturierte Eingaben und Ausgaben
- Aufbau einfacher KI-gestützter Prozessschritte
Agenten, Chains, Tools und Memory-Grundlagen
- Funktionsweise agentischer Workflows
- Tool-Nutzung in n8n
- einfache Memory-Konzepte und Zustandsbezug
- Abgrenzung zwischen einfachem LLM-Schritt und Agentenlogik
Dokumenten- und Wissens-Workflows
- Verarbeitung und Strukturierung von Dokumenten
- KI-gestützte Wissensabfragen und Assistenzszenarien
- Grundlagen typischer Dokumenten- und Rechercheprozesse
Human-in-the-loop, Freigaben und Fallbacks
- kontrollierte AI-Workflows gestalten
- Freigabeschritte vor kritischen Aktionen
- Eskalations- und Fallback-Logik
- sichere Einbindung menschlicher Prüfungen
Sinnvolle und ungeeignete Use Cases
- geeignete AI-Szenarien im Unternehmenskontext
- Grenzen agentischer Prozesse
- typische Fehlanwendungen und Risiken
- Kriterien zur Bewertung von Machbarkeit und Nutzen
AI-Governance und Kontrollpunkte
- Nachvollziehbarkeit und Transparenz in AI-Workflows
- Qualitätskontrollen und Tests
- Umgang mit Fehlern, Unsicherheit und Halluzinationen
- organisatorische und fachliche Kontrollmechanismen
Zielgruppe
Voraussetzungen
Gute n8n-Grundlagen oder praktische Erfahrung mit Workflows. Solides Verständnis von JSON, REST, Schnittstellen, Authentifizierung und digitaler Systemintegration ist erforderlich.
Lernziele
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