KI-Entwicklung und Programmierung - Schulung
KI-Entwicklung und Programmierung unterstützen Unternehmen dabei, intelligente Anwendungen technisch fundiert zu realisieren und moderne KI-Verfahren in Softwarelösungen zu integrieren.
Unsere Schulungen vermitteln praxisnahes Wissen, um KI-Funktionen zu programmieren, Modelle einzubinden und intelligente Softwarelösungen strukturiert zu entwickeln.
KI-Entwicklung und Programmierung gehören zu den zentralen Themen moderner Softwareentwicklung und digitaler Innovation. Unternehmen, Behörden und Organisationen nutzen Künstliche Intelligenz, um Anwendungen intelligenter zu gestalten, Daten automatisiert auszuwerten und neue digitale Lösungen für unterschiedliche Einsatzbereiche zu entwickeln.
Unsere Schulungen im Bereich KI-Entwicklung und Programmierung vermitteln praxisnahes Wissen zu zentralen Konzepten, Technologien und Einsatzbereichen intelligenter Softwareentwicklung. Im Mittelpunkt stehen die Einbindung von KI-Modellen in Anwendungen, die technische Umsetzung datenbasierter Funktionen und die Gestaltung moderner Entwicklungsprozesse für KI-gestützte Systeme.
Je nach Schwerpunkt können auch Machine Learning, generative KI, Modellintegration, Datenverarbeitung, Schnittstellen, APIs, Automatisierung, Testing und die Programmierung KI-gestützter Anwendungen eine wichtige Rolle spielen. So entstehen Kompetenzen, mit denen Entwicklungs- und IT-Teams moderne KI-Lösungen effizient und nachvollziehbar realisieren können.
Die Angebote richten sich an Unternehmen und Organisationen, die Entwicklerinnen und Entwickler, IT-Teams oder technische Fachkräfte für den professionellen Einsatz von KI in Softwareprojekten qualifizieren möchten.
Mit den Schulungen der IAD GmbH schaffen Sie eine praxisnahe Grundlage, um KI-Entwicklung, Programmierung und intelligente Anwendungsentwicklung im Unternehmenskontext nachhaltig zu verbinden.
Unsere Schulungen
AI-102 Training: Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung (AI-102T00)
Code-Optimierung mit ChatGPT
Code gezielt analysieren, refaktorieren und mit KI-Unterstützung sicherer bewerten
Natural Language Processing Grundkurs: Plattformen und Frameworks im Überblick
NLP-Grundlagen, Plattformen und Frameworks verständlich einordnen
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
LLMs sicher einordnen, Modellwahl treffen und eigene Daten mit RAG oder Briefing-Files nutzen
Effektive KI Software-Tests mit LLMs
LLMs gezielt für Testfälle, Testautomatisierung, Fehleranalyse und sichere KI-Workflows nutzen
AWS AI Practitioner Essentials Kurs
KI, Machine Learning und generative KI auf AWS verstehen und für Geschäftsanforderungen einordnen
Developing Generative AI Applications on AWS
Entwickle praxisnahe Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, LangChain und Guardrails auf AWS
KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
MS-4017 Training: Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot
Microsoft 365 Copilot administrieren, erweitern und sicher bereitstellen
MS-4022-A: Erweitern von Microsoft 365 Copilot in Copilot Studio
Copilot Studio nutzen, um Microsoft 365 Copilot gezielt zu erweitern
Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j
Spring AI und LangChain4j in Java-Microservices einsetzen, von LLM-Integration bis RAG
ChatGPT Training: Erfolgreiches Content Marketing
ChatGPT im Content Marketing gezielt nutzen: bessere Inhalte, SEO-Workflows und klare Prompts
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
Mathematik, Python und Machine Learning praxisnah verbinden, um Modelle fundiert aufzubauen
Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
Vertiefe RAG, Fine-Tuning und Evaluation für belastbare LLM-Anwendungen im Praxiseinsatz
n8n Grundkurs: KI-Agenten planen und einsetzen
KI-Agenten und Automatisierungen mit n8n strukturiert aufbauen
Mit VibeCoding zum MVP in Rekordzeit
Mit KI-Unterstützung schnell von der Idee zum funktionalen MVP kommen
ChatGPT Training: Effiziente Software-Entwicklung
ChatGPT, Codex und OpenAI API sicher in Entwicklungsprozesse integrieren und produktiver Software liefern
Machine Learning Engineering on AWS
ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen
Advanced Generative AI Development on AWS
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning
LLM-Schulung für belastbare RAG-Systeme, Fine-Tuning, Guardrails und Betrieb mit messbarer Qualität
APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr
Entwickle KI-API-Integrationen mit Auth, RAG, Tool-Calling, Streaming und belastbarem Betrieb
KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
Security by Design für Trainingsdaten, ML-Pipelines und Modellartefakte ohne Compliance-Blindflug
Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Neo4j Graph-Datenbanken für KI
Graph-Datenbanken mit Neo4j für KI-Anwendungen produktiv einsetzen
AutoML Grundkurs
AutoML praxisnah steuern: von Datenqualität und Metriken bis Erklärbarkeit, Drift und Betrieb.
Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?
XAI-Checks für ML-Modelle entwickeln, Erklärungen prüfen und auditfähig dokumentieren
NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
NoSQL-Datenmodelle für KI-Workloads skalierbar und robust entwerfen
Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training
Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb
KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
Semantische Suche, RAG und Ranking für belastbare Treffer in produktionsnahen Datenbeständen
Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler
Open-Source-LLMs reproduzierbar anpassen, evaluieren und bereitstellen
Frontend für KI-Apps: Advanced Patterns
Entwickle KI-Oberflächen mit Streaming, RAG-Quellen, Guardrails und messbarer Performance.
KI-gestütztes Bug-Tracking, das wirklich wirkt
Triage beschleunigen, Duplikate senken und Bug-Fixes mit GenAI nachvollziehbar steuern
Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt
Vom ML-Prototyp zum belastbaren KI-Produkt mit MLOps, API, Deployment und Monitoring
KI Sprach-Interfaces bauen: STT & TTS, die wirken
Vom Mikrofon bis zur Antwort: robuste Pipelines, Latenz, Qualität und Datenschutz sauber gelöst.
KI in Legacy-Software: Modernisieren ohne Rebuild
LLM-Integration, RAG und Governance für gewachsene Systeme mit belastbarem Weg von PoC bis Rollout
Codex Grundkurs: Einstieg in die Agentische Entwicklung
Codex sicher für Programmierung, Tests und Reviews einsetzen und agentische Entwicklung kontrolliert starten
OpenCode Grundkurs: die smarte Claude-Alternative
OpenCode als flexible KI-Lösung für reale Workflows einsetzen
Claude Code Grundkurs
KI-gestützte Softwareentwicklung mit klaren Prompts, Diffs, Tests und Review-Schleifen
Google Antigravity Grundkurs: Smarte IDE, echter Output
Richte Antigravity sauber ein, prüfe KI-Änderungen sicher und etabliere Team-Workflows ohne IDE-Chaos
Claude Skills: Workflows und Agenten ohne n8n bauen
Baue kontrollierte Claude-Workflows mit Skills, APIs, Freigaben und Audit-Logs ohne Flow-Builder
KI im Backoffice: Datenerfassung auf Autopilot
Von E-Mail bis PDF: du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
KI ersetzt Admins und Entwickler - IT-Jobs 2026
Automatisiere IT-Aufgaben mit KI, sichere Qualität ab und entwickle deine Rolle für 2026 weiter
NVIDIA - Schnelle Anwendungsentwicklung mit großen Sprachmodellen
LLM-Anwendungen schneller prototypisieren: Transformer, HuggingFace, RAG und praxisnahe Use Cases
Hybrid Cloud für sensible KI-Daten: No Excuses
Baue eine tragfähige Architektur für KI-Workloads, ohne Datenschutz, Compliance und Security zu verwässern.
MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model
MiniMax fachlich einordnen, sicher betreiben und kontrolliert einsetzen