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KI-Programmierung für Experten

Die KI-Programmierung für Experten vermittelt technisches Verständnis für maßgeschneiderte Lösungen mit generativer KI. Sie analysieren Sprachmodellarchitekturen, betreiben und optimieren Open-Source-Modelle lokal und erproben RAG-Pipelines sowie Multi-Agenten-Systeme in praxisnahen Übungen.

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Kurspreisab2.696 €zzgl. MwSt.
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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.

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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

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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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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.

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)

Administratioren / Technik / System Engineers / Security Engineers

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

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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.

Sie befassen sich mit Transformern und Self-Attention und vergleichen klassisches Machine Learning mit LLMs in der Praxis. Damit wird die technische Architektur moderner Sprachmodelle nachvollziehbar.

Im Hands-on arbeiten Sie mit Llama, Qwen und Mistral. Außerdem behandeln Sie das Deployment dieser Modelle mit Ollama und vLLM sowie Lizenzmodelle und Kernkomponenten in PyTorch.

Die Spezialisierung umfasst parameter-effizientes Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA sowie Verhaltenssteuerung durch RLHF und DPO. Ergänzend werden MLOps mit Hugging Face und MLflow behandelt.

Sie entwickeln Production-Ready RAG-Pipelines mit Langchain und LlamaIndex. Dazu gehören Hybrid Search, Graph RAG und die systematische Evaluation mit RAGAs.

Die Multi-Agenten-Architekturen behandeln LangGraph, Autogen und CrewAI. Sie verbinden Tool-Nutzung, hierarchische Teams und das Model Control Protocol, kurz MCP.

Die technischen Grundlagen werden durch Praxisübungen ergänzt, darunter der Aufbau einer RAG-Pipeline und eines Multi-Agenten-Systems. So werden Architektur, Modellanpassung und automatisierte Workflows praktisch eingeordnet.

KI-Programmierung für Experten im Überblick

Die KI-Programmierung für Experten richtet sich an technisch versierte Personen, die generative KI über einfaches Prompting hinaus einsetzen möchten. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen – von der Architektur moderner Sprachmodelle bis zur Automatisierung komplexer Workflows. Für eine fachliche Einordnung bietet die Kategorie Kurse zu KI-AI passende weitere Themenfelder.

Ein Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenspiel von Open-Source-LLMs, lokaler Bereitstellung und gezielter Modellspezialisierung. Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA, Verhaltenssteuerung durch RLHF und DPO sowie MLOps mit Hugging Face und MLflow zeigen, wie Modelle an konkrete Anforderungen angepasst und betrieben werden können.

Praxisnah wird die Wissensintegration mit RAG-Pipelines vertieft: Langchain und LlamaIndex, Hybrid Search, Graph RAG und die Evaluation mit RAGAs bilden dafür den fachlichen Rahmen. Multi-Agenten-Architekturen mit LangGraph, Autogen oder CrewAI ergänzen diesen Ansatz um Tool-Nutzung, hierarchische Teams und MCP.