Automatisieren, absichern, deployen: KI dort nutzen, wo sie wirklich Arbeit spart.
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Von Datenpipelines bis Deployment: baue, teste und betreibe KI-Systeme mit reproduzierbaren Ergebnissen.
Von Use Case bis Betrieb: Chatbots bauen, integrieren, messen und sicher skalieren.
Baue, evaluiere und betreibe LLM-Anwendungen, die im Alltag bestehen: RAG, Agents, Guardrails, Monitoring und Kostenkontrolle.
Bringe ML-Modelle stabil, sicher und messbar in echte Systeme – mit CI/CD, Monitoring und klaren Betriebsprozessen.
Von GPU-Stacks bis MLOps: KI-Systeme stabil, sicher und kostenkontrolliert betreiben.
Baue Plattformen, die ML-Workloads zuverlässig deployen, skalieren und absichern, ohne dass Teams im Ticket-Chaos versinken.
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
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Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Entwickler, DevOps Engineers, Systemadministratoren und IT-Operations-Teams, die KI nicht nur „ausprobieren“, sondern produktiv betreiben wollen. Im Fokus stehen konkrete Fähigkeiten: LLM-gestützte Entwicklung, Automatisierung von Runbooks, schnellere Fehleranalyse, sowie der sichere Einsatz von KI in produktionsnahen Umgebungen.
Sie lernen, wie KI-Assistenz in IDEs und CI/CD-Pipelines sinnvoll eingesetzt wird, wie man Prompts als wiederverwendbare Artefakte behandelt und wie man Ergebnisse verifiziert, damit Qualität und Nachvollziehbarkeit stimmen. Ein weiterer Schwerpunkt ist der Betrieb: Monitoring, Logging, Kostenkontrolle, Zugriffskonzepte, Secrets-Handling und Datenklassifizierung bei KI-Workloads. Dazu kommen praxisnahe Themen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) für interne Wissensdaten, API-Integration von LLMs, Guardrails gegen Datenabfluss und Halluzinationen sowie die Bewertung von On-Prem vs. Cloud-Optionen.
Ziel ist, dass Sie KI als Werkzeugkette beherrschen: schneller liefern, stabiler betreiben und Risiken messbar reduzieren.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Wer KI für Entwickler & Administratoren sucht, will meist eines: weniger manuelle Arbeit bei gleicher oder besserer Qualität. Genau dafür sind Weiterbildungen in diesem Bereich relevant. Statt theoretischer KI-Grundlagen geht es um den Einsatz von LLMs im Engineering-Alltag: von Code-Assistenz über automatisierte Dokumentation bis hin zu Incident Response und Knowledge Management.
In der Softwareentwicklung beschleunigt KI typische Aufgaben wie Refactoring, Testfall-Generierung, API-Client-Erstellung oder das Erstellen von Migrationsskripten. Entscheidend ist dabei nicht nur „schneller Code“, sondern verlässliche Ergebnisse: Prompting-Techniken, Review-Workflows, statische Analysen, Unit- und Integrationstests sowie klare Qualitätskriterien helfen, KI-Ausgaben reproduzierbar zu machen. Für Administratoren und DevOps Teams steht die Operationalisierung im Vordergrund: KI-gestützte Runbooks, Log- und Metrik-Analyse, Ticket-Triage, ChatOps sowie Automatisierung in Shell, PowerShell, Python oder Ansible.
Ein zentraler SEO-relevanter Schwerpunkt ist Sicherheit und Governance: Umgang mit sensiblen Daten, Rollen- und Rechtekonzepte, Secrets, Auditierbarkeit, sowie Schutz vor Prompt Injection und Datenabfluss. Viele Organisationen setzen zudem auf RAG, um interne Dokumentation, Wikis und Ticketsysteme sicher nutzbar zu machen, ohne Trainingsdaten zu vermischen. In den passenden Kursen lernen Sie, wie man Vektordatenbanken, Embeddings, Retrieval-Strategien und Evaluationsmetriken einsetzt, um Antworten nachvollziehbar und fachlich belastbar zu halten.
Diese Kategorie bündelt Weiterbildungen, die KI in Entwicklung und Betrieb zusammenbringen: praxisnah, tool-agnostisch, mit Blick auf Kosten, Stabilität und Compliance. Damit wird KI vom Experiment zur belastbaren Plattform-Komponente.
