Vom Prototyp zum stabilen KI-Service: Modelle, RAG und LLMOps für den produktiven Einsatz beherrschen
Alle Kurse anzeigenKI-Projekte liefern erst dann echten Nutzen, wenn Modelle, Datenpipelines und Anwendungen unter realen Betriebsbedingungen nachvollziehbar funktionieren. In den KI-Entwicklung Schulungen dieser Kategorie geht es deshalb nicht nur um Training im Notebook, sondern um den gesamten Weg zur produktiven KI-Lösung: Daten vorbereiten, Modelle evaluieren, LLMs integrieren, Schnittstellen entwickeln, Tests automatisieren und Deployments kontrolliert ausrollen.
Die Trainings richten sich an Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists, ML Engineers und Tech-Leads, die KI-Systeme belastbar in Software-Produkte, Cloud-Umgebungen oder On-Prem-Infrastrukturen einbinden möchten. Je nach Einstiegspunkt findest du Grundlagen wie Machine Learning mit Python, vertiefende Deep-Learning-Themen oder spezialisierte Schulungen zu Large Language Models, RAG, MLOps und LLMOps. Ziel ist ein sauberer Engineering-Ansatz: reproduzierbare Experimente, versionierte Artefakte, messbare Qualität, Security-Anforderungen und Kostenkontrolle über den gesamten Lebenszyklus.
Von Python-Basics bis scikit-learn: Daten auswerten, visualisieren und erste ML-Modelle trainieren
Von Tensoren bis CNNs: Deep-Learning-Modelle in PyTorch verstehen, trainieren und bewerten
Mathematik, Python und Machine Learning praxisnah verbinden, um Modelle fundiert aufzubauen
Trainingsdaten vorbereiten, neuronale Netze trainieren sowie die Modellleistung visualisieren und bewerten
ML-Modelle mit Python, scikit-learn und TensorFlow/Keras anhand nachvollziehbarer Unternehmensfälle entwickeln
Textdaten analysieren, Frameworks vergleichen und NLP-Projekte fachlich belastbar planen
Neuronale Netze mit Python aufbauen, trainieren und für erste TensorFlow-Projekte belastbar einsetzen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
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
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
Von E-Mail bis PDF: du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und mit klarem Alltagsbezug.
Code gezielt analysieren, refaktorieren und mit KI-Unterstützung sicherer bewerten
Vom ML-Prototyp zum belastbaren KI-Produkt mit MLOps, API, Deployment und Monitoring
Von der KI-Idee zur belastbaren Roadmap für Daten, Schnittstellen, Betrieb und Governance
Triage beschleunigen, Duplikate senken und Bug-Fixes mit GenAI nachvollziehbar steuern
Spring AI und LangChain4j in Java-Microservices einsetzen, von LLM-Integration bis RAG
ChatGPT, Codex und OpenAI API sicher in Entwicklungsprozesse integrieren und produktiver Software liefern
Mit Prompting, No-Code und VibeCanvas von der Idee zum validierten MVP in 2 Tagen
Entwickle KI-Oberflächen mit Streaming, RAG-Quellen, Guardrails und messbarer Performance.
LLM-Integration, RAG und Governance für gewachsene Systeme mit belastbarem Weg von PoC bis Rollout
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
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 Claude-Workflows mit Skills, APIs, Freigaben und Audit-Logs ohne Flow-Builder
Praxisnahes n8n Seminar für KI-Agenten, Workflow-Automatisierung und produktive AI-Prozesse
Baue A2A-Agenten mit Python oder TypeScript und sichere Discovery, Aufgabenübergabe sowie MCP-Tools ab.
LLMs gezielt für Testfälle, Testautomatisierung, Fehleranalyse und sichere KI-Workflows nutzen
Entwickle deklarative Agents, binde Wissen ein und veröffentliche Copilot-Erweiterungen praxisnah
Copilot sicher bereitstellen, steuern und mit Agents, Graph-Connectors und Purview erweitern
KI-gestützte Softwareentwicklung mit klaren Prompts, Diffs, Tests und Review-Schleifen
Codex sicher für Programmierung, Tests und Reviews einsetzen und agentische Entwicklung kontrolliert starten
Richte Antigravity sauber ein, prüfe KI-Änderungen sicher und etabliere Team-Workflows ohne IDE-Chaos
Sichere KI-Workflows mit OpenCode aufbauen, ohne Vendor-Lock-in und mit belastbarer Governance
In einem Tag von Chat-Prompts zu kontrollierten Agent-Workflows für Code, Debugging, Kontext und Team-Guardrails
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..
Automatisiere IT-Aufgaben mit KI, sichere Qualität ab und entwickle deine Rolle für 2026 weiter
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen
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
Von Feature Store bis RAG: NoSQL-Datenmodelle für KI-Systeme mit stabiler Latenz und Governance
Knowledge Graphs für präziseres RAG, bessere Empfehlungen und nachvollziehbare KI-Ergebnisse
Semantische Suche, RAG und Ranking für belastbare Treffer in produktionsnahen Datenbeständen
Entwickle stabile RAG-Architekturen mit Vektordatenbanken, messbarem Retrieval und sicherem Betrieb.
LLM-Anwendungen schneller prototypisieren: Transformer, HuggingFace, RAG und praxisnahe Use Cases
Integriere Tool-Calling in Spring Boot, verbinde PostgreSQL per PGVector und prüfe KI-Antworten mit Evaluation und Tracing.
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
KI-Features event-driven entwickeln, mit RAG, Evals und CI/CD sicher in Produktion bringen
XAI-Checks für ML-Modelle entwickeln, Erklärungen prüfen und auditfähig dokumentieren
KI-Inferenz mit Functions, Events und Managed Services zuverlässig integrieren und betreiben
Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb
Von Rohdaten zu messbaren Segmenten, die KI-Teams begründen, nutzen und überwachen
Entwickle RL-Agenten mit stabilen Trainings, sauberem Reward Design und belastbarer Evaluation
Domänenspezifische Open-Source LLMs mit LoRA, DPO, Evaluation und Serving sicher umsetzen
AutoML praxisnah steuern: von Datenqualität und Metriken bis Erklärbarkeit, Drift und Betrieb.
Entwickle KI-API-Integrationen mit Auth, RAG, Tool-Calling, Streaming und belastbarem Betrieb
Vortrainierte Modelle gezielt anpassen, Trainingsaufwand senken und den Weg in den Betrieb absichern
Vom Mikrofon bis zur Antwort: robuste Pipelines, Latenz, Qualität und Datenschutz sauber gelöst.
Security by Design für Trainingsdaten, ML-Pipelines und Modellartefakte ohne Compliance-Blindflug
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
Keine Schulungen gefunden
Bitte passe deine Filter an.
4.8/5 aus 15 Bewertungen
Diese Kategorie bündelt Schulungen für Teams, die künstliche Intelligenz nicht als isolierten Prototyp betrachten, sondern als betreibbare Software-Komponente entwickeln. Im Mittelpunkt stehen End-to-End-Workflows von der Datenaufnahme über Feature Engineering, Modelltraining und Evaluation bis zur Integration per API, zum Deployment und zum Betrieb in Cloud- oder On-Prem-Umgebungen.
Für den Einstieg in datengetriebene KI-Entwicklung eignen sich Trainings wie Machine Learning mit Python. Wer neuronale Netze, Visualisierung und Modellarchitekturen vertiefen möchte, findet passende Inhalte im Python Deep-Dive zu Deep Learning, in Deep Learning mit PyTorch oder im Python mit TensorFlow Grundkurs.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Generative AI: Large Language Models, Prompt Engineering mit Qualitätskriterien, Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, Vektordatenbanken, Guardrails sowie Test- und Validierungsstrategien für KI-Ausgaben. Für den Einstieg in diese Themen bietet sich der Large Language Model Grundkurs an.
Für produktive KI-Systeme werden MLOps und LLMOps besonders wichtig. Dazu gehören Experiment Tracking, Model Registry, automatisierte Tests, CI/CD für Modelle, Observability, Drift-Erkennung, Incident-Prozesse, Security und Datenschutz. Die Schulungen helfen dabei, KI-Komponenten so zu entwickeln, dass Teams Releases nachvollziehen, Qualität messen und Betriebskosten kontrollieren.
Die Schulungen richten sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, Data Scientists, ML Engineers, DevOps-Teams und Tech-Leads, die KI-Modelle, LLMs oder Machine-Learning-Komponenten in Anwendungen integrieren und produktiv betreiben möchten.
Für viele Trainings sind solide Programmierkenntnisse hilfreich, besonders in Python. Je nach Schulung kommen zusätzlich Kenntnisse in APIs, Datenverarbeitung, Software-Tests, Containern, Cloud-Plattformen oder DevOps-Prozessen hinzu. Die konkreten Voraussetzungen stehen jeweils auf der Seminarseite.
Machine Learning umfasst Verfahren, mit denen Modelle aus Daten Muster erkennen, Vorhersagen treffen oder Entscheidungen unterstützen. Generative AI arbeitet häufig mit Large Language Models oder anderen generativen Modellen, die Texte, Code, Bilder oder strukturierte Ausgaben erzeugen. In produktiven Projekten überschneiden sich beide Bereiche oft, etwa bei RAG-Anwendungen, Evaluation und MLOps.
MLOps überträgt Engineering- und Betriebsprinzipien auf Machine-Learning-Systeme. Dazu gehören versionierte Daten und Modelle, reproduzierbare Experimente, automatisierte Tests, CI/CD, Model Registry, Monitoring, Drift-Erkennung und geregelte Release-Prozesse.
LLMOps erweitert MLOps um Anforderungen generativer KI. Dazu zählen Prompt-Versionierung, Evaluationsmetriken für LLM-Ausgaben, Guardrails, RAG-Pipelines, Kostenkontrolle, Latenzoptimierung, Datenschutz und Monitoring von Antwortqualität im laufenden Betrieb.
Retrieval-Augmented Generation verbindet Large Language Models mit eigenen Wissensquellen. Dadurch lassen sich Antworten stärker auf unternehmensinterne Daten stützen. Wichtig sind dabei Datenqualität, Chunking, Embeddings, Vektordatenbanken, Zugriffskontrolle und die Bewertung der generierten Ausgaben.
Ja. Für Microsoft-Umgebungen passt zum Beispiel das AI-102 Training für Azure AI Lösungen. Für AWS-Grundlagen im KI-Umfeld ist AWS AI Practitioner Essentials geeignet. Entwicklerinnen und Entwickler können außerdem Trainings zu GitHub Copilot oder ChatGPT-basierter Code-Optimierung ergänzen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Eine Weiterbildung in KI-Entwicklung und Programmierung ist besonders relevant, wenn aus ersten Experimenten belastbare Anwendungen entstehen sollen. Viele Projekte erreichen schnell ein Demo-Notebook, scheitern aber an reproduzierbaren Datenständen, fehlender Versionierung, unklaren Schnittstellen, ungeprüften Modelländerungen oder zu hohen Inferenz-Kosten. Genau diese Lücke schließen Schulungen zu Machine Learning Engineering, MLOps und LLMOps.
Technisch reicht das Spektrum von Python, Datenaufbereitung und Modelltraining bis zu APIs, Containern, Cloud-Deployments, automatisierten Tests und Monitoring. Bei klassischen ML-Projekten stehen Modellqualität, Feature Engineering, Evaluation, Deployment-Pipelines und Drift-Erkennung im Vordergrund. Bei Generative-AI-Anwendungen kommen zusätzliche Anforderungen hinzu: Prompt- und Output-Validierung, Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken, Guardrails, Halluzinationsrisiken, Datenschutz und kontrollierte Nutzung externer oder eigener Modelle.
Für Microsoft-orientierte KI-Projekte ist das AI-102 Training für Azure AI Lösungen ein passender Einstieg in Entwurf und Implementierung. Entwicklerinnen und Entwickler, die KI im Coding-Alltag einsetzen, finden mit GitHub Copilot für effiziente Entwicklung und Code-Optimierung mit ChatGPT ergänzende Trainings.
Der Nutzen liegt in Fähigkeiten, die direkt in Projekten zählen: saubere Datenpipelines, messbare Modellqualität, verlässliche Deployments, überprüfbare KI-Ausgaben und ein Betrieb, der Risiken und Budget im Griff behält. So wird aus KI-Programmierung ein professioneller Entwicklungsprozess für Systeme, die Teams warten, skalieren und weiterentwickeln.
