KI-Programmierung für Experten – Finetuning, RAG-Pipelines & Multi-Agent-Systeme – Classroom Training in München

Auch als Online Training verfügbar!

Generative KI hat die Experimentierphase verlassen und ist in die produktive Unternehmenswelt eingezogen. Doch der erfolgreiche Einsatz jenseits einfachen Promptings benötigt technisches Verständnis. Standard-Modelle stoßen oft an Grenzen. Um einen echten Gewinn zu erzielen, müssen oft Architekturen selbst entworfen, Modelle angepasst oder komplexe Workflows automatisiert werden.

In diesem KI-Workshop erlangen Sie die Fähigkeiten, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln. Sie tauchen in die Architektur moderner Sprachmodelle ein und lernen, wie Open-Source-Modelle lokal betrieben und effizient optimiert werden.

Anhand zahlreicher Praxisübungen wie dem Aufbauen einer RAG-Pipeline oder eines Multi-Agenten-Systems wird die Lücke zwischen Theorie und Praxis geschlossen.

Kursinhalt

• KI-Architektur verstehen & implementieren
• Transformer, Self-Attention und der Vergleich klassisches ML vs. LLMs in der Praxis.
• Open-Source LLMs meistern – Hands-On mit Llama, Qwen & Mistral, Deployment mit Ollama & vLLM Lizenzmodelle verstehen und Kernkomponenten mit PyTorch selbst bauen
• Modelle gezielt spezialisieren – Parameter-effizientes Fine-Tuning mit LoRA & QLoRA, Verhaltenssteuerung durch RLHF und DPO, MLOps mit Hugging Face & MLflow
• Intelligente Wissensintegration – Production-Ready RAG-Pipelines mit Langchain und LlamaIndex, Hybrid Search, Graph RAG und die systematische Evaluation mit RAGAs
• Autonome KI-Systeme entwickeln – Multi-Agent-Architekturen mit LangGraph/Autogen/CrewAI, Tool-Nutzung, hierarchische Teams und Model Control Protocol (MCP) 

Zugehöriges Online TrainingKI-Programmierung für Experten – Finetuning, RAG-Pipelines & Multi-Agent-Systeme – Online TrainingVoraussetzungen

Sie programmieren sicher in Python und hatten bereits erste Berührungspunkte mit Machine Learning. Diese Kenntnisse können Sie in den folgenden Kursen erwerben:

Machine Learning – Data Science und künstliche Intelligenz

MLOps-Workshop für Programmierer – Praxisnahe Use Cases

Erste Erfahrungen mit Deep Learning (z. B. durch PyTorch, Tensorflow oder mit Hugging Face) sind empfehlenswert. Sie müssen kein Experte sein, sollten aber mit der Arbeitsweise maschinellen Lernens vertraut sein.

Ein Grundverständnis der Besonderheiten von Large Language Models ist hilfreich und kann beispielsweise in diesem Kurs erarbeitet werden:

KI-Programmierung Advanced – Agentic AI und API Use Cases

Kursziel

Sie erlangen ein tiefes Verständnis der neuesten KI-Technologien und werden zum Architekten autonomer KI-Systeme. Sie beherrschen die Grundlagen von Transformer-Architektur, Agentic AI sowie der Prinzipien des Fine Tunings großer Sprachmodelle und der Entwicklung von Multi-Agent-Systemen.

Dabei erwerben Sie die Fähigkeiten, moderne LLMs mit PyTorch zu implementieren, mit vLLM und Ollama zu betreiben und durch LoRA/QLoRA zu optimieren. Sie können produktionsreife RAG Pipelines und autonome Multi-Agent-Systeme entwickeln.Zudem erlangen Sie die Kompetenz, komplexere KI-Probleme zu analysieren, zu strukturieren und in der Praxis zu lösen.

Ergänzende und aufbauende KurseKI-Tools und LLMs erfolgreich einsetzen – ChatGPT, Gemini, Claude & Co.KI-Programmierung Advanced – Agentic AI und API Use CasesLernziele

Sie erlangen ein tiefes Verständnis der neuesten KI-Technologien und werden zum Architekten autonomer KI-Systeme. Sie beherrschen die Grundlagen von Transformer-Architektur, Agentic AI sowie der Prinzipien des Fine Tunings großer Sprachmodelle und der Entwicklung von Multi-Agent-Systemen.

Dabei erwerben Sie die Fähigkeiten, moderne LLMs mit PyTorch zu implementieren, mit vLLM und Ollama zu betreiben und durch LoRA/QLoRA zu optimieren. Sie können produktionsreife RAG Pipelines und autonome Multi-Agent-Systeme entwickeln.Zudem erlangen Sie die Kompetenz, komplexere KI-Probleme zu analysieren, zu strukturieren und in der Praxis zu lösen.

Zielgruppen

Diese KI-Schulung ist für Entwickler und Data Scientists konzipiert, die den Sprung zu modernen KI-Technologien meistern möchten.

Sie ist auch perfekt auch für alle geeignet, die in ihrem Unternehmen als KI-Experten die nächste Generation von AI-Lösungen vorantreiben wollen und dafür ein fundiertes technisches Verständnis benötigen.