Professionelle KI-Entwicklung für Java-Experten in Köln

• 1. Einführung: KI, LLMs und Ihre Java-Anwendungen 
  • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen der Teilnehmer. 
  • Was ist Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich? Eine kurze Einordnung. 
  • Large Language Models (LLMs) entmystifiziert: Was steckt dahinter für Java Entwickler? 
  • Kernkonzepte von LLMs aus Entwicklersicht (vereinfacht: Transformer, Attention). 
  • Die Evolution der LLMs und ihr wachsendes Potenzial für die Java-Anwendungsentwicklung. 
  • Typische Anwendungsfälle: Wann und wo ist der Einsatz von LLMs in Java-Projekten sinnvoll? 
  • LLMs im Vergleich zu menschlicher Intelligenz: Stärken, Schwächen und Synergien im Softwarekontext. 
  • Typische Limitierungen und Herausforderungen von LLMs (z.B. Bias, Halluzinationen ein erster Ãœberblick). 
  • Chancen und neue Möglichkeiten durch LLM-gestützte Anwendungen im Java-Ökosystem. 

• 2. LLMs anbinden: Provider, APIs und lokale Optionen für Java 
  • Ãœberblick über führende LLM-Provider (z.B. OpenAI, Anthropic, Google) und deren Plattformen. 
  • Auswahlkriterien für LLM-Provider in Java-Projekten (Modellperformance, Kosten, Datenprivacy, Java-Kompatibilität). 
  • Verbindungsmethoden zu LLM-Services aus Java-Anwendungen: 
    • Nutzung populärer Java-SDKs (z.B. LangChain4j, konzeptionell Spring AI - Fokus auf Prinzipien, nicht auf ein spezielles Framework). 
    • Direkte API-Nutzung (HTTP-Requests, Authentifizierung, Fehlerbehandlung). 

  • Praktische Nutzung gängiger LLM-APIs mit Java (z.B. Chat Completions). 
  • Self-Hosting von LLMs für Java-Anwendungen: 
    • Optionen, Werkzeuge (z.B. OpenLLM, vLLM, Hugging Face Transformers mit Inference Endpoints) und Ãœberlegungen. 
    • Vor- und Nachteile des lokalen Betriebs (Hardwareanforderungen, Wartung vs. Kontrolle, Datenschutz). 

  • Verständnis von LLM-Modelleigenschaften und deren Einfluss auf die Auswahl 
  • (Architekturen, Fähigkeiten, Limitierungen, Parameter wie Größe und Token-Limits). 
• 3. Effektives Prompt Engineering für Java-Entwickler 
  • Grundprinzipien des effektiven Prompt Designs: Klarheit, Spezifität, Kontext, Rollenzuweisung (Persona). 
  • Das "Setup" eines Prompts: Systemnachrichten, Kontextinjektion und Stilvorgaben. 
  • Die "Instruction" präzise formulieren: Aufgabenstellung für das LLM. 
  • Iterative Prompt-Entwicklung und Teststrategien im Java-Umfeld. 
  • Fortgeschrittene Prompting-Techniken: 
    • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompting. 
    • Chain-of-Thought (CoT) Prompting zur Lösung komplexer Probleme. 
    • Step Decomposition: Aufgaben in kleinere, handhabbare Schritte zerlegen. 

  • Umgang mit Prompt-Beschränkungen (Token Limits) und dynamischer Kontextualisierung. 
  • Struktur und Formatierung von Prompts für optimale LLM-Verarbeitung (z.B. Delimiter). 
  • Kontextintegration aus Code und Dokumentation für Java-spezifische Aufgaben. 
• 4. Output-Verarbeitung und Function Calling in Java 
  • Anfordern strukturierter LLM-Outputs (z.B. JSON, XML) und deren Verarbeitung in Java. 
  • Strategien zur Validierung, Bereinigung (Sanitization) und zum Mapping von LLM-Antworten auf Java-Datenstrukturen. 
  • LLM Function Calling (Tool Use): Konzept, Anwendungsfälle und Implementierungsmuster in Java. 
    • Definition von aufrufbaren Java-Funktionen/Tools. 
    • Parameterübergabe, Ergebnisverarbeitung und Sicherheitsaspekte bei der 

  • Integration mit Java Business Logic. 
  • Entwurfsmuster für Real-Time LLM-Interaktionen in Java (z.B. Chatbots, virtuelle Assistenten). 
    • Umgang mit Konversationshistorie und Session-Management. 
    • Techniken zur Latenzoptimierung (z.B. Streaming vs. Batching). 

• 5. Fortgeschrittene LLM-Architekturen: RAG und Vektordatenbanken mit Java 
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): 
    • Konzept, Architektur und typische Anwendungsfälle (z.B. Q&A über eigene Dokumente, aktuellere Informationen für LLMs). 
    • Komponenten einer RAG-Pipeline: Datenaufnahme (Ingestion), Aufbereitung (Chunking), Indexierung, Retrieval und Augmentierung der Prompts. 
    • Implementierungsmuster und Best Practices für RAG-Pipelines in Java-Anwendungen (Demonstration mit Spring AI als Beispiel). 

  • Text Embeddings: 
    • Grundlagen: Was sind Embeddings und wie repräsentieren sie semantische 

  • Bedeutung? 
    • Erzeugung von Text Embeddings mit LLMs über Java. 
    • Nutzung von Embeddings in Java für Aufgaben wie semantische Suche, Dokumentenähnlichkeit und Clustering. 

  • Arbeiten mit Vektordatenbanken in Java: 
    • Vorstellung des Konzepts von Vektordatenbanken und deren Java-Anbindung (allgemein). 
    • Speichern, Indexieren und Abfragen von Embedding-Sammlungen mit SQL-ähnlichen Konzepten. 

  • Orchestrierung komplexer LLM-Workflows in Java, die Retrieval, Generierung und Post-Processing kombinieren. 
• 6. Multimodale LLM-Anwendungen mit Java entwickeln 
  • Einführung in Multimodale KI: Verarbeitung von Text, Audio, Bild und Video durch LLMs. 
  • Potenziale und Herausforderungen multimodaler Anwendungen im Java-Kontext. 
  • Verarbeitung von Bild- und Video-Input in Java: 
    • Grundlegende Techniken zur Vorverarbeitung (z.B. Resizing, Encoding). 
    • Integration mit Java-Bibliotheken für Bild-/Videoverarbeitung (z.B. konzeptionell 

  • OpenCV, JavaCV). 
  • Sprachverarbeitung in Java-Anwendungen: 
    • Integration von Speech-to-Text (STT) Pipelines (Audioaufnahme, Transkription). 
    • Integration von Text-to-Speech (TTS) Lösungen (Sprachsynthese, Stimmanpassung). 

  • Nutzung integrierter multimodaler LLMs aus Java-Anwendungen heraus (allgemeine Konzepte). 
  • Vergleich: Standalone STT/TTS-Lösungen vs. direkt integrierte multimodale LLMs. 
  • Best Practices für die Entwicklung multimodaler Anwendungen in Java 
  • (I/O-Management, Concurrency, UX-Design, Barrierefreiheit). 
• 7. Entwicklung intelligenter Agenten mit Java und LLMs 
  • Konzepte und Architekturen intelligenter Agenten (autonom, reaktiv, proaktiv, sozial; Typen: reaktiv, deliberativ, kollaborativ, lernend). 
  • Vorstellung von Frameworks und Bibliotheken für die Agenten-Entwicklung mit Java-Unterstützung (Ãœberblick und Auswahlkriterien). 
  • Design und Implementierung LLM-basierter Agenten in Java: 
    • State Management und Gedächtnis (Kurzzeit, Langzeit). 
    • Prompt Engineering für Agenten-Aufgaben und Multi-Step Reasoning. 
    • Nutzung von Function Calling für Tool-Interaktion. 
    • Antwortvalidierung und Ergebnisverarbeitung. 

  • Model Context Protocol (MCP): 
    • Einführung in das MCP als Standard für Tool- und Datenintegration. 
    • Entwicklung eines eigenen MCP-Servers in Java (Beispiel). 
    • Clientseitige MCP-Integration in Java-Agenten zum Einbinden des eigenen Servers (Beispiel). 

  • Grundlagen der Agent-to-Agent Kommunikation und Multi-Agenten-Systeme (MAS): 
    • Kommunikationsparadigmen (z.B. Peer-to-Peer, Publish/Subscribe). 
    • Ãœberblick über Standardprotokoll-Konzepte. 
    • Koordinationsstrategien in MAS. 

  • Skalierbarkeits- und Managementaspekte für Java-Agenten (Threading, Ressourcen). 
• 8. Betrieb und Optimierung von LLM-Anwendungen in Java 
  • Performance Tuning für LLM-basierte Java-Anwendungen: 
    • Techniken zur Reduktion von Inferenzlatenz (konzeptionell). 
    • Strategien zur Optimierung von Durchsatz und Speichernutzung (konzeptionell). 

  • Kostenmanagement und -optimierung: 
    • Strategien zur Kostenreduktion bei LLM-Nutzung (Modellauswahl, Prompt-Optimierung, Caching). 
    • Framework zur Berechnung und Schätzung von Kosten für LLM-Inferenz und -Deployment. 

  • Modell Fine-Tuning für spezifische Java-Anwendungsfälle: 
    • Grundlagen: Wann ist Fine-Tuning sinnvoll? 
    • Ãœberblick über den Fine-Tuning-Prozess (Datenvorbereitung, Training, Evaluation - ohne tiefgehende ML-Kenntnisse). 
    • Parameter-effiziente Fine-Tuning Methoden (z.B. LoRA - konzeptionell). 

  • Umgang mit API Rate Limits und Quotas von LLM-Providern. 
  • Strategien zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen und komplexen Workflows. 
  • Konzepte zur Multi-Provider-Nutzung (z.B. für Failover, Kostenoptimierung). 
  • Logging und Monitoring von LLM-Interaktionen und Performance in Java-Anwendungen. 
• 9. Herausforderungen, Sicherheit und Integration in bestehende 
  • Java-Systeme 
  • Umgang mit typischen LLM-Herausforderungen: 
    • Erkennen und Mitigieren von Halluzinationen und Bias. 
    • Strategien zum Umgang mit veraltetem Wissen der Modelle. 

  • Robuste Fehlerbehandlung in LLM-basierten Java-Anwendungen: 
    • Identifizierung und Kategorisierung gängiger LLM-Fehlermodi. 
    • Implementierung von Retry-Mechanismen und Fallback-Strategien. 

  • LLM-spezifische Sicherheitsrisiken und Gegenmaßnahmen in Java: 
    • Prompt Injection: Angriffsvektoren und Verteidigungsstrategien. 
    • Schutz vor Data Poisoning und Model Theft (konzeptionell). 
    • Input-Validierung und Sanitization zur Absicherung von LLM-Interaktionen. 
    • Content Moderation und Output-Filterung zur Einhaltung von Richtlinien. 

  • Architekturmuster und Best Practices für die Integration von LLM-Funktionen in bestehende Java-Enterprise-Systeme. 
• 10. Recht, Compliance, Testing und Ausblick für LLM-Anwendungen in Java 
  •  Rechtliche Rahmenbedingungen: 
    • Der EU AI Act: Relevanz, Risikoklassen und Anforderungen für die Entwicklung von LLM-Anwendungen in Java. 
    • DSGVO-Compliance: Datenschutzaspekte bei der Verarbeitung von (potenziell) personenbezogenen Daten mit LLMs in Java-Anwendungen. 

  • Testing und Evaluierung von LLM-basierten Java-Systemen: 
    • Methoden und Strategien zur Ãœberprüfung von Genauigkeit, Kohärenz, Bias und Sicherheit der LLM-Outputs. 
    • Ansätze für Regressionstests und Integrationstests im Java-Kontext. 

  • Abgrenzung der Schulung (Zusammenfassung der Alleinstellungsmerkmale und des Fokus). 
  • Zukünftige Entwicklungen und Trends im Bereich LLMs und Java-Anwendungsentwicklung. 
  • Ethische Ãœberlegungen und verantwortungsvoller Umgang mit LLM-Technologie. 
  • Raum für praktische Ãœbungen und Projekte (z.B. Entwicklung eines RAG-basierten Chatbots, Implementierung eines Agenten, Testen einer LLM-Integration - je nach Zeit und Teilnehmerinteresse). 
  • Abschlussdiskussion, Feedback und nächste Schritte für die Teilnehmer.

LernzieleNach dieser Schulung können die Teilnehmer eigenständig anspruchsvolle KI-Funktionalitäten mit LLMs in Java-Anwendungen integrieren - inklusive Prompt Engineering, Agentensysteme, Embeddings und RAG-Architekturen -, um professionelle und produktionsfähige Lösungen zu realisieren, die technischen, wirtschaftlichen und rechtlichen Anforderungen gerecht werden.ZielgruppenDieser Kurs richtet sich an Java-Entwickler sowie Software-Architekten. Grundlegende Java-Kenntnisse werden benötigt; hilfreich, aber nicht zwingend, sind Erfahrungen mit APIs, HTTP, JSON, Build-Tools oder Java-Frameworks. KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.