Inhouse-KI-Schulung
KI für Entwicklerteams
Technische Schulung zu LLM-APIs, RAG, Evaluation, lokalen Modellen und Vibe Coding. Damit Ihr Team KI-Funktionen sauber bauen und bewerten kann.
Was danach anders ist
Danach vergleicht Ihr Team Architekturen, setzt einen KI-Piloten technisch sauber auf und vermeidet die typischen Sicherheits- und Qualitätsfehler.
Passt das Format zu Ihrem Team?
- Softwareentwickler und technische Leads
- Architekten und Plattformteams
- Produktteams vor einem KI-Proof-of-Concept
- Entwickler, die Cloud- und lokale Modelle vergleichen möchten
Nach der Schulung können die Teilnehmer:
- Cloud-API, lokale Inferenz und hybride Architekturen vergleichen
- Strukturierte Modellausgaben robust validieren
- Eine RAG-Pipeline mit Retrieval und Quellenanzeige erklären
- Evaluation und Testfälle vor der Modellauswahl definieren
- Sicherheits-, Kosten- und Betriebsanforderungen früh berücksichtigen
- KI-Coding-Assistenten mit klaren Aufgaben, Review und Tests einsetzen
Der Ablauf.
Reihenfolge und Gewichtung passen wir vorher an Ihr Team an: Vorkenntnisse, Rollen, eigene Aufgaben.
- Modul 1
LLM-Anwendungsarchitektur
Modelle, APIs, lokale Inferenz, Kontextmanagement und die Trennung von Geschäftslogik und Modellantwort.
- Modul 2
Robuste Integration
Strukturierte Ausgaben, Validierung, Fehlerpfade, Tool-Aufrufe und Human-in-the-loop anhand von Codebeispielen, dazu KI-gestützte Entwicklung (Vibe Coding) mit Review und Tests.
- Modul 3
RAG und internes Wissen
Dokumentverarbeitung, Chunking, Embeddings, Retrieval, Berechtigungen und nachvollziehbare Quellen.
- Modul 4
Evaluation und Betriebsmodell
Testdatensätze, Qualitätsmetriken, Prompt-Versionen, Monitoring, Kosten und Cloud-vs.-lokal-Entscheidung.
Das brauchen wir von Ihnen.
- Erfahrung in Softwareentwicklung und API-Integration
- Laptop mit eigener Entwicklungsumgebung
- Programmiersprache und Beispiele werden vorab abgestimmt
- Optional ein geplanter KI-Use-Case für die Architekturübung
Das bleibt nach der Schulung.
- Architektur- und Evaluationscheckliste
- Codebeispiele für robuste Modellintegration
- RAG-Referenzablauf mit Sicherheitsfragen
- Technischer Entwurf für einen eigenen Piloten
Häufige Fragen.
Welche Programmiersprache wird verwendet?
TypeScript oder Python, je nachdem, womit Ihr Team arbeitet. Das klären wir vorab.
Ist die Schulung nur für erfahrene KI-Entwickler?
Nein. Erfahrung in Softwareentwicklung reicht. Alles LLM-Spezifische bauen wir in der Schulung Schritt für Schritt auf.
Wird ein vollständiges Produkt entwickelt?
Nein. Am Ende stehen die Architektur und ein technischer Entwurf für Ihren Pilot. Die produktive Umsetzung kann danach separat folgen.
Können lokale Modelle praktisch getestet werden?
Ja, wenn wir Hardware und Installation vorher abstimmen. Sonst arbeiten wir mit einer vorbereiteten Referenzumgebung.
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Team und Termin abstimmen.
Das Format ist schon ausgewählt. Nennen Sie uns Teilnehmerzahl, Vorkenntnisse, Wunschzeitraum und Themen, die Ihnen wichtig sind.
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