KI für Entwickler & Administratoren
Automatisieren, absichern, deployen: KI dort nutzen, wo sie wirklich Arbeit spart.
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KI für Entwickler & Administratoren Themen
6 - Themen
KI-Entwicklung & Programmierung
Von Datenpipelines bis Deployment: baue, teste und betreibe KI-Systeme mit reproduzierbaren Ergebnissen.
KI-Chatbots entwickeln
Von Use Case bis Betrieb: Chatbots bauen, integrieren, messen und sicher skalieren.
KI Engineering & LLMs
Baue, evaluiere und betreibe LLM-Anwendungen, die im Alltag bestehen: RAG, Agents, Guardrails, Monitoring und Kostenkontrolle.
MLOps & Model Deployment
Bringe ML-Modelle stabil, sicher und messbar in echte Systeme – mit CI/CD, Monitoring und klaren Betriebsprozessen.
KI-Administration & Betrieb
Von GPU-Stacks bis MLOps: KI-Systeme stabil, sicher und kostenkontrolliert betreiben.
DevOps & KI-Plattformbetrieb
Baue Plattformen, die ML-Workloads zuverlässig deployen, skalieren und absichern, ohne dass Teams im Ticket-Chaos versinken.
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Machine Learning mit Mathematik - Intro
Natural Language Processing Plattformen und Frameworks im Überblick
Einführung in Deep Learning mit Pytorch: MLP und CNN
Einstiegskurs: Python mit Tensorflow
Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python
Machine Learning mit Python
Kurse für Large Language Models
LLMs und Diffusion Modelle - Aufbau
LLMs und Diffusion Modelle - Grundlagen
LLMs meistern: Fine-Tuning & RAG in Praxis
LLMs im Unternehmen: So entwickeln Sie Ihre individuelle KI-Lösung (Entwickler)
Large Language Models (LLM) & KI - Für Einsteiger
Large Language Model Workshop (LLM) für Entwickler
Kurse für AWS Generative AI
Developing Generative AI Applications on AWS
Advanced Generative AI Development on AWS
Machine Learning Engineering on AWS
ChatGPT - Für Entwicklung
Kurse für KI-Chatbots
Google Dialogflow - Chatbots und mehr
Chatbots und virtuelle Assistenten für den Kundenservice
Kurse für Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG & Vektordatenbanken: Enterprise AI beherrschen
Kurse für KI-Agenten
n8n Intensiv-Workshop: KI-Agenten für Prozessautomatisierung
Kurse für Entwickler
Java Microservices mit KI-Power: Spring AI & LangChain4j meistern
Code-Optimierung mit ChatGPT
Mit VibeCoding zum MVP in Rekordzeit
AI-102: Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung (AI-102T00)
Kurse für LLM Sicherheit
LLM Security: Injections erkennen & abwehren
Kurse für AWS Machine Learning
MLOps Engineering on AWS
Kurse für AWS Grundlagen
AWS AI Practitioner Essentials
Kurse für Microsoft KI
AB-900T00-A: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration
Kurse für ChatGPT
ChatGPT & KI - Für Content Marketing
Kurse für Datenanalyse mit KI
Maschinelles Lernen und Datenanalyse: Konzepte, Modelle und Verfahren für die Praxis
Kurse für Copilot
MS-4022-A: Erweitern von Microsoft 365 Copilot in Copilot Studio
MS-4017 Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot
Kurse für Softwaretesting
Schneller Testen mit generativer KI
Kurse für KI Datenschutz & Datensicherheit
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LLMs im Unternehmen: So entwickeln Sie Ihre individuelle KI-Lösung (Entwickler)
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LLMs im Unternehmen: So entwickeln Sie Ihre individuelle KI-Lösung (Entwickler)
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.
Fragen und Antworten zu KI für Entwickler & Administratoren
Für wen sind die Kurse „KI für Entwickler & Administratoren“ gedacht?
Welche Vorkenntnisse brauche ich für KI im DevOps- und Admin-Kontext?
Wie wird verhindert, dass KI falsche oder riskante Ergebnisse liefert?
Welche Themen sind besonders wichtig für den sicheren KI-Einsatz in Unternehmen?
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.