Praxisorientierte KI-Schulung für Entwickler, Data Scientists und IT-Architekten – von ML-Basics über Prompt Engineering bis zum produktiven Deployment.
Zielgruppe
Diese Schulung richtet sich an technische Fachkräfte, die KI praktisch einsetzen wollen.
Backend- & Full-Stack-Entwickler
Mit Programmiererfahrung, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten.
Data Engineers & Data Scientists
Die ML-Modelle entwickeln, trainieren und in Produktion bringen wollen.
IT-Architekten & Tech-Leads
Die KI-Projekte technisch verantworten und fundierte Architekturentscheidungen treffen müssen.
Die Investition in KI-Fähigkeiten zahlt sich messbar aus.
Mit KI-gestützten Entwicklungstools wie GitHub Copilot und eigenen RAG-Systemen steigern Ihre Entwickler die Produktivität um 14-32%. Statt wochenlang auf externe Berater zu warten, implementiert Ihr Team eigenständig KI-Features – von der Konzeption bis zum Deployment.
Nur 13% aller KI-Projekte erreichen die Produktion. Nach dieser Schulung erkennen Ihre Entwickler frühzeitig, welche Ansätze funktionieren und welche scheitern werden. Sie lernen, ML-Modelle zu evaluieren, Hardware-Anforderungen einzuschätzen und Build-vs-Buy-Entscheidungen fundiert zu treffen.
Jeder geschulte Entwickler wird zum KI-Multiplikator. Sie verstehen RAG-Architekturen, können HuggingFace-Modelle integrieren und setzen GitHub Copilot produktiv ein. So entsteht organisch eine KI-Kultur im Entwicklungsteam, die über einzelne Projekte hinauswirkt.
Am Ende der Schulung haben Ihre Entwickler funktionierende Prototypen gebaut: RAG-basierte Dokumentensuche, LLM-gestützte Code-Reviews, automatisierte Datenextraktion. Diese Bausteine lassen sich direkt in Ihre Produktumgebung überführen.
Unternehmen mit strukturierten KI-Weiterbildungsprogrammen verzeichnen eine um 8,6% geringere Fluktuation. Entwickler wollen an der Spitze der Technologie arbeiten – diese Schulung zeigt, dass Sie es ernst meinen mit Innovation.
Die Schulungskosten amortisieren sich bereits mit dem ersten intern umgesetzten KI-Projekt. Statt 800-1.500€/Tag für externe KI-Berater zu zahlen, setzen Ihre eigenen Entwickler Projekte selbstständig um – schneller, kontextbewusster und nachhaltiger.
Module
Flexible Module – Auswahl und Tiefe nach Ihren Anforderungen:
Lernziele
Konkrete Fähigkeiten, die Sie direkt im Arbeitsalltag einsetzen können.
Supervised/Unsupervised Learning, Modellauswahl und -bewertung, Bias-Variance-Tradeoff.
OpenAI, Claude, lokale Modelle – Integration in eigene Anwendungen mit Best Practices.
Systematische Prompts entwickeln, Chain-of-Thought, Function Calling, Tool Use.
Retrieval-Augmented Generation mit Vector Databases für Ihre eigenen Daten.
Containerisierung, APIs, Monitoring – KI-Systeme produktiv betreiben.
Datenschutz, Prompt Injection Prevention, verantwortungsvoller KI-Einsatz.
FAQ