KI Engineering und LLMs - Schulung
KI Engineering und LLMs unterstützen Unternehmen dabei, intelligente Anwendungen strukturiert zu entwickeln, Sprachmodelle zu integrieren und digitale Lösungen praxisnah umzusetzen.
Unsere Schulungen vermitteln praxisnahes Wissen, um KI-Anwendungen und Large Language Models professionell zu entwickeln, zu integrieren und zu betreiben.
KI Engineering und Large Language Models, kurz LLMs, sind zentrale Anwendungsfelder moderner künstlicher Intelligenz und digitaler Produktentwicklung. Unternehmen, Behörden und Organisationen nutzen sprachbasierte KI-Modelle, um Informationen intelligenter zu verarbeiten, Assistenzsysteme aufzubauen und neue Formen der Interaktion mit digitalen Anwendungen zu ermöglichen.
Unsere Schulungen im Bereich KI Engineering und LLMs vermitteln praxisnahes Wissen zu zentralen Konzepten, Technologien und Einsatzbereichen der Entwicklung KI-gestützter Systeme. Im Mittelpunkt stehen die Integration sprachbasierter Modelle in Anwendungen, die Einordnung von Anforderungen an Daten, Architektur und Schnittstellen sowie die strukturierte Umsetzung generativer KI-Lösungen.
Je nach Schwerpunkt können auch Prompt Engineering, Modellintegration, Evaluierung, Automatisierung, Retrieval-gestützte Systeme, API-Nutzung und der produktive Einsatz von LLM-Anwendungen eine wichtige Rolle spielen. So entstehen Kompetenzen, mit denen Entwicklungs-, Administrations- und IT-Teams moderne KI-Lösungen technisch fundiert realisieren können.
Die Angebote richten sich an Unternehmen und Organisationen, die Mitarbeitende mit IT-, Entwicklungs- oder Administrationsbezug für KI Engineering, Large Language Models und generative KI-Anwendungen qualifizieren möchten.
Mit den Schulungen der IAD GmbH schaffen Sie eine fundierte Grundlage, um KI Engineering und LLMs praxisnah zu verbinden und intelligente Anwendungen im Unternehmenskontext nachhaltig weiterzuentwickeln.
Unsere Schulungen
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Python Machine Learning Grundkurs: Professioneller Einstieg
Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
Python mit Tensorflow: Grundkurs
Natural Language Processing Grundkurs: Plattformen und Frameworks im Überblick
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
Large Language Model Strategie: Alles für Entscheider
LLM Security: Injections erkennen & abwehren
Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning
Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs
Neo4j Graph-Datenbanken für KI
KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler
LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs
LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern
Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb
Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv
Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype