LLMs, Copilots und Automatisierung für Code, CI/CD und sicheren IT-Betrieb gezielt einsetzen
Alle Kurse anzeigenKI ist für Entwicklung und Administration nicht nur ein zusätzliches Tool, sondern wird zunehmend Teil der technischen Wertschöpfungskette: in der IDE, in Pipelines, im Monitoring, im Support und in internen Wissenssystemen. Diese Kategorie bündelt KI Schulungen für Entwickler und Administratoren, die LLMs, Copilots und Automatisierung dort einordnen, wo sie messbar Arbeit abnehmen und gleichzeitig beherrschbar bleiben.
Du lernst, KI-Assistenz in bestehende Engineering- und Betriebsprozesse einzubinden, Ergebnisse systematisch zu prüfen und Risiken wie Datenabfluss, falsche Antworten, unkontrollierte Tool-Zugriffe oder steigende Betriebskosten einzugrenzen. Der Schwerpunkt liegt auf produktionsnahen Szenarien: Code-Unterstützung, CI/CD, Runbook-Automatisierung, RAG mit internen Wissensquellen, API-Integration, Monitoring, Logging und Governance. Für Teams, die KI-Plattformen betreiben oder ausbauen, ist außerdem die Vertiefung im Bereich DevOps & KI-Plattformbetrieb ein sinnvoller nächster Schritt.
Vom Prototyp zum stabilen KI-Service: Modelle, RAG und LLMOps für den produktiven Einsatz beherrschen
Von der Idee zum belastbaren LLM-Chatbot: RAG, Integration, Qualität und Betrieb im Griff
Von der LLM-Idee zur betreibbaren Anwendung mit RAG, Agents, Evaluation und Kostenkontrolle
Vom trainierten Modell zum belastbaren ML-Service mit CI/CD, Monitoring und kontrollierten Releases
GPU, Kubernetes, MLOps und Security für KI-Services, die im Betrieb belastbar bleiben
Vom Experiment zum belastbaren KI-Service: Deployments, Observability und Governance sicher beherrschen
Von Python-Basics bis scikit-learn: Daten auswerten, visualisieren und erste ML-Modelle trainieren
ML-Modelle mit Python, scikit-learn und TensorFlow/Keras anhand nachvollziehbarer Unternehmensfälle entwickeln
Mathematik, Python und Machine Learning praxisnah verbinden, um Modelle fundiert aufzubauen
Von Tensoren bis CNNs: Deep-Learning-Modelle in PyTorch verstehen, trainieren und bewerten
Textdaten analysieren, Frameworks vergleichen und NLP-Projekte fachlich belastbar planen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Neuronale Netze mit Python aufbauen, trainieren und für erste TensorFlow-Projekte belastbar einsetzen
Deep Learning mit Python praxisnah lernen: von Datenaufbereitung bis TensorFlow und Keras
LLMs sicher einordnen, Modellwahl treffen und eigene Daten mit RAG oder Briefing-Files nutzen
Vertiefe RAG, Fine-Tuning und Evaluation für belastbare LLM-Anwendungen im Praxiseinsatz
LLM-Schulung für belastbare RAG-Systeme, Fine-Tuning, Guardrails und Betrieb mit messbarer Qualität
Entscheide fundiert über LLM-Einsatz, Risiken, Plattformen und Roadmap für dein Unternehmen
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Setze Rollen, SSO, Modellanbindung und Betriebsprozesse für interne KI-Arbeitsplätze belastbar auf
Entwickle deklarative Agents, binde Wissen ein und veröffentliche Copilot-Erweiterungen praxisnah
Copilot sicher bereitstellen, steuern und mit Agents, Graph-Connectors und Purview erweitern
Microsoft 365, Copilot und Agents administrativ steuern, Daten schützen und Governance sicher einordnen
Offizielles Microsoft Training für produktive KI-Services auf Azure mit MLOps, GenAIOps und Governance
Entwerfen und Implementieren einer Azure AI-Lösung ist für Softwareentwickler gedacht, die AI-infundierte Anwendungen erstellen möchten die Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search und Microsoft Bot..
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Praxisnahes Training für RAG-Pipelines, semantische Suche und produktive Enterprise AI
Baue Qdrant-RAG mit Payload-Filtern und Self-Hosting-Routinen für produktive Vektor-Suche
Von State Graphs bis Deployment: steuerbare KI-Agenten mit Review, Checkpoints und Tracing bauen
Model Context Protocol für KI-Agenten: Tools anbinden, Rechte begrenzen, Logs auswerten und Server härten
Baue belastbare LLM-Anwendungen mit Retrieval, Tools, LangGraph und Observability statt fragiler Prompt-Demos.
Baue kontrollierte Claude-Workflows mit Skills, APIs, Freigaben und Audit-Logs ohne Flow-Builder
Praxisnahes n8n Seminar für KI-Agenten, Workflow-Automatisierung und produktive AI-Prozesse
LLM-Traces, Prompt-Versionen und Evaluation als belastbaren MLflow-Workflow aufbauen
Vom Modellvergleich zum belastbaren Mistral-Prototyp für LLM-, Audio- und Document-AI-Use-Cases
Lokale LLM-Inferenz, RAG und Evaluation praxisnah einrichten und ohne Cloud-Abhängigkeit nutzen
MiniMax M3 praxisnah einsetzen: Setup, Prompting, RAG, Evaluation und kontrollierter Betrieb
Prompt-Injection, Datenabfluss und Agentenmissbrauch in LLM-Anwendungen systematisch absichern
LLMs gezielt für Testfälle, Testautomatisierung, Fehleranalyse und sichere KI-Workflows nutzen
Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor dein KI-Projekt teuer wird
Richte Antigravity sauber ein, prüfe KI-Änderungen sicher und etabliere Team-Workflows ohne IDE-Chaos
In einem Tag von Chat-Prompts zu kontrollierten Agent-Workflows für Code, Debugging, Kontext und Team-Guardrails
KI-Code in JetBrains IDEs gezielt erzeugen, prüfen und verantwortungsvoll im Team einsetzen
Sichere KI-Workflows mit OpenCode aufbauen, ohne Vendor-Lock-in und mit belastbarer Governance
KI-gestützte Softwareentwicklung mit klaren Prompts, Diffs, Tests und Review-Schleifen
Codex sicher für Programmierung, Tests und Reviews einsetzen und agentische Entwicklung kontrolliert starten
Vom ML-Prototyp zum belastbaren KI-Produkt mit MLOps, API, Deployment und Monitoring
Spring AI und LangChain4j in Java-Microservices einsetzen, von LLM-Integration bis RAG
Code gezielt analysieren, refaktorieren und mit KI-Unterstützung sicherer bewerten
Von der KI-Idee zur belastbaren Roadmap für Daten, Schnittstellen, Betrieb und Governance
Entwickle KI-Oberflächen mit Streaming, RAG-Quellen, Guardrails und messbarer Performance.
ChatGPT, Codex und OpenAI API sicher in Entwicklungsprozesse integrieren und produktiver Software liefern
Triage beschleunigen, Duplikate senken und Bug-Fixes mit GenAI nachvollziehbar steuern
Mit Prompting, No-Code und VibeCanvas von der Idee zum validierten MVP in 2 Tagen
LLM-Integration, RAG und Governance für gewachsene Systeme mit belastbarem Weg von PoC bis Rollout
Prüfungsfälle sicher lösen: Statistik, ML, Datenpipelines, MLOps und Governance gezielt verbinden
Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.
Automatisiere IT-Aufgaben mit KI, sichere Qualität ab und entwickle deine Rolle für 2026 weiter
ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen
ML-Modelle auf AWS produktiv betreiben: mit automatisierten Pipelines, Monitoring und SageMaker-Praxis
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
Entwickle praxisnahe Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, LangChain und Guardrails auf AWS
Baue Chatbot-Funnels, die qualifizieren, statt nur zu antworten und miss dabei sauber den Beitrag zu Pipeline und Umsatz.
Von E-Mail bis PDF: du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
Von Use Case bis Betrieb: Support-Automation messen, steuern und sicher in Service-Prozesse bringen
Praxisnahes Training für Chatbot-Konzeption, Service-Automatisierung und messbare Support-Qualität
Chatbots planen, Dialoge modellieren und sicher in Web, App oder Service-Prozesse integrieren
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
LLM-Qualität messbar absichern: Eval-Sets, Human-Review und Regressionstests für AI-Produkte
Baue reproduzierbare ML-Workflows von Notebook bis KServe-Deployment auf einem Kubernetes-Cluster
Bring dein Modell mit KServe kontrolliert in den Kubernetes-Betrieb, inklusive Canary-Releases, Autoscaling und Monitoring
Semantische Suche, RAG und Ranking für belastbare Treffer in produktionsnahen Datenbeständen
Knowledge Graphs für präziseres RAG, bessere Empfehlungen und nachvollziehbare KI-Ergebnisse
Von Feature Store bis RAG: NoSQL-Datenmodelle für KI-Systeme mit stabiler Latenz und Governance
SQL-Automatisierung mit Guardrails, RAG-Copilot und prüfbaren DBA-Workflows für produktive Changes
Entwickle stabile RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken, messbarem Retrieval und sicherem Betrieb.
KI-Chatbots rechtssicher einsetzen: DSGVO, AI Act, Urheberrecht und Haftung an einem Tag
LLM-Anwendungen schneller prototypisieren: Transformer, HuggingFace, RAG und praxisnahe Use Cases
AutoML praxisnah steuern: von Datenqualität und Metriken bis Erklärbarkeit, Drift und Betrieb.
Vom Bauchgefühl zur belastbaren Llama-Auswahl: Qualität, Kosten, Latenz und Governance messbar bewerten
Sichere ML-Pipelines, Artefaktflüsse und Modellbetrieb für abgeschottete IT-Zonen planen
Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.
Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb
Entwickle RL-Agenten mit stabilen Trainings, sauberem Reward Design und belastbarer Evaluation
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
KI-Inferenz mit Functions, Events und Managed Services zuverlässig integrieren und betreiben
Vom Mikrofon bis zur Antwort: robuste Pipelines, Latenz, Qualität und Datenschutz sauber gelöst.
KI-Features event-driven entwickeln, mit RAG, Evals und CI/CD sicher in Produktion bringen
Von Setup bis Governance: Kimi K2.6 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.
AI-Agenten und Remote-Zugriff mit IAM, PAM, Logging und klaren Freigaben sicher betreiben
Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference im Betrieb
Vom Notebook zur überwachten Azure-Deployment-Pipeline mit reproduzierbaren Releases und sauberem Betrieb
Entwickle KI-API-Integrationen mit Auth, RAG, Tool-Calling, Streaming und belastbarem Betrieb
Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster
XAI-Checks für ML-Modelle entwickeln, Erklärungen prüfen und auditfähig dokumentieren
Vortrainierte Modelle gezielt anpassen, Trainingsaufwand senken und den Weg in den Betrieb absichern
Von Rohdaten zu messbaren Segmenten, die KI-Teams begründen, nutzen und überwachen
Security by Design für Trainingsdaten, ML-Pipelines und Modellartefakte ohne Compliance-Blindflug
Das Open Weights Model GLM sicher evaluieren, absichern und mit eigenen Daten in Workflows bringen.
Von Benchmark bis Betrieb: Qwen-Modelle fundiert bewerten, sicher einsetzen und Kosten begründen
Sensor-KI für harte Echtzeit- und Energiegrenzen entwickeln, quantisieren und sicher deployen
DeepSeek sicher self-hosten, teamfähig betreiben und mit RAG, Governance und Monitoring produktiv nutzen
Offene GPT-Modelle sicher bewerten, integrieren und vom PoC in belastbare Prozesse bringen
Domänenspezifische Open-Source LLMs mit LoRA, DPO, Evaluation und Serving sicher umsetzen
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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4.8/5 aus 16 Bewertungen
Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, DevOps Engineers, Systemadministratorinnen und Systemadministratoren sowie IT-Operations-Teams, die KI nicht nur testen, sondern kontrolliert in produktive Abläufe integrieren möchten. Im Mittelpunkt stehen konkrete Engineering- und Betriebsaufgaben: LLM-gestützte Entwicklung, Automatisierung von Runbooks, schnellere Fehleranalyse, Unterstützung bei Dokumentation und Tests sowie der sichere Einsatz von KI in produktionsnahen Umgebungen.
Die Schulungen behandeln, wie KI-Assistenz in IDEs, Ticket-Systemen, CI/CD-Pipelines und Betriebsprozessen sinnvoll eingebunden wird. Prompts werden dabei nicht als spontane Eingaben betrachtet, sondern als wiederverwendbare Artefakte mit Qualitätskriterien, Versionierung und Review. Ebenso wichtig ist die Verifikation von Ergebnissen: Code-Reviews, Tests, statische Analysen, Logging und reproduzierbare Workflows sorgen dafür, dass KI-Ausgaben nachvollziehbar bleiben und nicht ungeprüft in Systeme gelangen.
Ein weiterer Schwerpunkt ist der Betrieb von KI-Workloads. Dazu gehören Monitoring, Kostenkontrolle, Zugriffskonzepte, Secrets-Handling, Datenklassifizierung und Auditierbarkeit. Für interne Wissenssysteme spielen RAG, Embeddings, Retrieval-Strategien und Evaluationsmetriken eine zentrale Rolle. Passende Vertiefungen bieten beispielsweise das LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training, das AI-300 Training für MLOps und generative AI auf Azure oder die Schulung Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb..
Ziel der Kategorie ist ein belastbarer Umgang mit KI als Werkzeugkette: schneller entwickeln, stabiler betreiben, Risiken bewerten und Automatisierung so gestalten, dass Compliance, Sicherheit und technische Qualität erhalten bleiben.
Die Schulungen richten sich an Entwicklerinnen und Entwickler, DevOps Engineers, Systemadministratorinnen und Systemadministratoren, SREs sowie IT-Operations-Teams. Geeignet sind sie besonders, wenn du KI in Coding, CI/CD, Deployment, Betrieb, Support oder internen Wissenssystemen produktiv einsetzen möchtest.
Hilfreich sind Grundlagen in Scripting, etwa mit Bash, PowerShell oder Python, sowie ein Verständnis von CI/CD, Logs, Monitoring, Zugriffsrechten und Betriebsprozessen. Tiefes KI-Vorwissen ist für viele Einstiegsschulungen nicht erforderlich, bei RAG-, Agenten- oder MLOps-Themen sind technische Grundlagen jedoch sinnvoll.
KI für Anwender konzentriert sich meist auf Office-, Recherche- oder Kommunikationsaufgaben. KI für Entwickler und Administratoren behandelt technische Integration: APIs, Automatisierung, Code-Assistenz, Pipeline-Einbindung, RAG, Monitoring, Logging, Zugriffskonzepte, Kostenkontrolle und Sicherheitsmaßnahmen für produktionsnahe Umgebungen.
RAG verbindet Sprachmodelle mit internen Wissensquellen wie Dokumentationen, Wikis, Tickets oder Betriebshandbüchern. In technischen Schulungen geht es darum, Embeddings, Vektordatenbanken, Retrieval-Strategien, Berechtigungen und Evaluationsmethoden so einzusetzen, dass Antworten nachvollziehbar und fachlich belastbar bleiben.
Wichtige Maßnahmen sind Review-Workflows, Tests, Policies, Guardrails, Datenklassifizierung, kontrollierte Tool-Zugriffe und Protokollierung. Bei RAG- oder Chatbot-Systemen helfen zusätzlich Evaluationssets, definierte Qualitätskriterien und regelmäßige Prüfungen der Antworten.
Besonders wichtig sind Zugriffskontrolle, Secrets-Handling, Auditierbarkeit, Prompt-Injection-Schutz, Datenabfluss-Prävention, Protokollierung, Provider-Auswahl, On-Prem- oder Cloud-Betrieb sowie Kosten- und Performance-Management. Diese Themen sind entscheidend, wenn KI-Systeme in produktive Abläufe eingebunden werden.
Für den Einstieg eignen sich Schulungen zu LLM-Integration, Copilot-Nutzung oder Azure AI. Wenn es um produktiven Betrieb, Governance und Architektur geht, sind Vertiefungen zu MLOps, RAG, Agentic AI oder DevOps & KI-Plattformbetrieb sinnvoll.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Wer nach KI Schulungen für Entwickler und Administratoren sucht, verfolgt meist ein klares Ziel: weniger manuelle Arbeit in Entwicklung, Betrieb und Support, ohne Qualität, Nachvollziehbarkeit oder Sicherheit zu verlieren. Genau dafür sind Weiterbildungen in diesem Bereich relevant. Statt allgemeiner KI-Grundlagen geht es um den Einsatz von LLMs im Engineering-Alltag: Code-Assistenz, Refactoring, Testfall-Generierung, API-Client-Erstellung, Dokumentation, Migrationsskripte, Incident Response und Knowledge Management.
In der Softwareentwicklung beschleunigt KI wiederkehrende Aufgaben, ersetzt aber keine fachliche Prüfung. Entscheidend sind saubere Prompting-Techniken, Review-Workflows, statische Analysen, Unit- und Integrationstests sowie klare Kriterien für Akzeptanz und Qualität. Schulungen wie GH-300 GitHub Copilot zeigen, wie KI-Assistenz in Entwicklungsumgebungen produktiv genutzt und in bestehende Workflows eingebettet wird. Für Azure-orientierte Teams ist außerdem das AI-102 Training zur Entwicklung von Azure AI-Lösungen relevant.
Für Administratorinnen, Administratoren und DevOps-Teams steht die Operationalisierung im Vordergrund: KI-gestützte Runbooks, Log- und Metrik-Analyse, Ticket-Triage, ChatOps sowie Automatisierung mit Shell, PowerShell, Python oder Ansible. Bei RAG-Szenarien werden interne Dokumentationen, Wikis, Ticketsysteme oder Betriebsanleitungen gezielt nutzbar gemacht, ohne Wissen unkontrolliert in Trainingsdaten oder externe Systeme zu übertragen. Dazu gehören Vektordatenbanken, Embeddings, Retrieval-Strategien, Berechtigungskonzepte und Evaluationsmetriken, damit Antworten fachlich belastbar und nachvollziehbar bleiben.
Ein zentraler Schwerpunkt ist der sichere KI-Einsatz in Unternehmen: Rollen- und Rechtekonzepte, Secrets, Protokollierung, Auditierbarkeit, Datenklassifizierung, Schutz vor Prompt Injection und Maßnahmen gegen Datenabfluss. Ergänzend kann die Schulung KI rechtssicher in Unternehmen einsetzen helfen, technische Maßnahmen mit organisatorischen und rechtlichen Anforderungen abzugleichen. So wird KI nicht als Experiment behandelt, sondern als Plattform-Komponente, die Kosten, Stabilität, Sicherheit und Governance in Einklang bringen muss.
