KI Engineering & LLMs
Lerne, wie aus Prompts, RAG, Tools und Evals verlässliche KI-Anwendungen entstehen.
KI Engineering & LLMs
KI Engineering & LLMs meint den Schritt von generativer KI als Demo hin zu Anwendungen, die sich in Prozesse, Datenquellen und Systeme einfügen. Im Zentrum stehen Large Language Models, die mit Retrieval, Tool Calling und klaren Ausgabeformaten verbunden werden. Offizielle Leitfäden zu Agents, Structured Outputs, Evals und Fine-Tuning zeigen, dass produktive Lösungen aus Architektur, Messbarkeit und Sicherheitsmechanismen bestehen.
In diesem Themenfeld vertiefst du deshalb nicht nur Prompt-Strategien. Du arbeitest auch an RAG-Grundlagen, Datenanbindung, Testfällen, Qualitätsmetriken, Guardrails, Kosten- und Latenzdenken sowie am Übergang in den Betrieb. Ziel ist, dass du Antworten nicht nur erzeugst, sondern deren Qualität bewertest, Fehler systematisch reduzierst und Workflows sauber in Software- oder Cloud-Umgebungen einbindest. RAG-Szenarien mit Suchindizes und Grounding sind dabei ein zentraler Baustein.
Wenn du deine Basis ausbauen willst, findest du bei Kebel passende Anschlussmöglichkeiten, etwa Large Language Models & KI, ChatGPT Prompt Engineering, Python, Machine Learning mit Python, Docker, Kubernetes oder Azure AI. So verbindest du LLM-Wissen mit Entwicklung, Deployment und Betrieb.
KI Engineering & LLMs:
Kurse für Machine Learning mit Python
Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Python mit Tensorflow: Grundkurs
Dieser kompakte Kurs vermittelt dir praxisnah, wie du mit Python und TensorFlow große Datenmengen effizient aufbereitest und für Machine-Learning-Prozesse nutzt. Als bevorzugte Sprache für neuronale Netzwerke und KI-Anwendungen bietet Python eine ideale Grundlage, um moderne ML-Workflows zu verstehen und produktiv umzusetzen.
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Dieser Kurs bietet dir einen kompakten Einstieg in das Thema Machine Learning und vermittelt praxisnahes Wissen anhand realer Daten, Modelle und Live-Demonstrationen. Du lernst, wie neuronale Netze funktionieren, wie sich Daten aus Bildern, Texten oder Tabellen aufbereiten und visualisieren lassen und wie du passende Modelle und Algorithmen für deine Aufgaben auswählst und einsetzt.
Natural Language Processing Grundkurs: Plattformen und Frameworks im Überblick
Das Seminar gibt dir einen Einblick in die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine wird immer wichtiger, und gleichzeitig entstehen immer mehr Textdaten.
Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
Dieses Seminar vermittelt dir praxisnahes Wissen zum Deep Learning mit PyTorch und bietet einen fundierten Einstieg in die Arbeit mit Multilayer Perzeptrons und Convolutional Neural Networks, die besonders für die Verarbeitung von Bilddaten geeignet sind. Du lernst, wie du mit PyTorch komplette Trainingsprozesse umsetzt – einschließlich Testphasen, Loss-Ausgabe und Visualisierung der Ergebnisse.
Python Machine Learning Grundkurs: Professioneller Einstieg
Dieser Intensivkurs zum Machine Learning gibt dir einen umfassenden Überblick über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in Unternehmen. Anhand zahlreicher Fallbeispiele siehst du, wie Machine Learning echten Mehrwert schaffen kann – und warum es weit mehr ist als nur ein Schlagwort.
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Kurse für Large Language Models
Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
Dieser zweitägige Intensivkurs bietet einen umfassenden Einblick in die Welt der Large Language Models (LLMs). Die Teilnehmenden lernen, wie man geeignete Modelle auswählt, sie trainiert und an eigene Inhalte anpasst.
Large Language Models Advanced Kurs: Eigene LLMs und Tuning
LLM-Projekte scheitern selten an der ersten Demo, sondern an wiederkehrenden Problemen: falsches Retrieval, unklare Qualitätskriterien, Sicherheitslücken und unkontrollierte Kosten. In diesem Advanced-Seminar lernst Du, diese Stolpersteine systematisch zu vermeiden.
Large Language Model Strategie Kurs: Alles für Entscheider
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Kurse für LLM Sicherheit
LLM Security Kurs: Injections erkennen & abwehren
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Kurse für Open Source LLMs
Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs
Lokale Open-Source-LLMs sind dann stark, wenn du Kontrolle über Daten, Kosten und Verfügbarkeit brauchst. In diesem Seminar lernst du, wie du solche Modelle sauber zum Laufen bringst und wie du sie so steuerst, dass sie im Alltag verlässlich arbeiten.
Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler Kurs
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, die Fine-Tuning nicht als Experiment, sondern als wiederholbaren Engineering-Prozess aufziehen wollen. Du arbeitest entlang einer klaren Pipeline: Zieldefinition, Datenaufbau, Training, Evaluation, Deployment.
Neo4j Graph-Datenbanken für KI Kurs
Neo4j wird oft als Spezialdatenbank für Netzwerke gesehen. Für KI ist es mehr: ein Speicher für explizites Wissen, Beziehungen und Regeln, die sich abfragen, erklären und prüfen lassen.
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Kurse für KI Change Management
KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
Dieses Aufbau-Seminar ist für Dich, wenn Du eine KI-gestützte Datenbanksuche nicht als Experiment, sondern als Produktfunktion entwickeln willst. Du lernst, wie Du Relevanz systematisch herstellst, statt Dich auf zufällige Modellantworten zu verlassen.
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Seminarberatung für deine KI Engineering & LLMs
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine KI Engineering & LLMs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Stimmen unserer Kunden zur KI Engineering & LLMs
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von Kebel Training ein und ist Teil der eKomi Trust Zertifikate. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle einen herzlichen Dank für Ihre Bewertungen.
KI Engineering & LLMs an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Kursen an. Unsere Kurse und Schulungen finden als Präsenzseminare in 21 Schulungszentren statt.
Lernziele und Zielgruppe
Wenn du nach einer Weiterbildung zu KI Engineering & LLMs suchst, reicht reines Ausprobieren mit Chatbots nicht mehr. In Projekten zählen belastbare Ergebnisse: Antworten müssen auf Datenquellen zugreifen, Tools korrekt auslösen, im gewünschten Format zurückkommen und sich mit Tests überwachen lassen. Genau hier setzt KI Engineering an. Offizielle Dokumentationen zu Agents, Structured Outputs, Sicherheitsmaßnahmen und Evals machen klar, dass produktive LLM-Anwendungen aus mehreren Bausteinen bestehen und nicht nur aus guten Prompts.
Eine gute LLM Schulung oder ein KI Engineering Seminar vermittelt dir deshalb weit mehr als Prompt-Formulierungen. Du lernst, wie RAG mit Such- und Wissensquellen funktioniert, wie Tool Calling in Workflows eingebunden wird, wie strukturierte Antworten per JSON abgesichert werden und wie du Qualität mit Evals, Trace Grading und Testdaten misst. Das ist entscheidend, wenn du Large Language Models in Support, Wissensmanagement, Automatisierung, interne Assistenten oder datengetriebene Anwendungen integrieren willst.
Für den Einstieg und die Vertiefung findest du bei IT-Trainings Kebel GmbH bereits passende Anknüpfungspunkte: Large Language Models & KI für den Überblick, ChatGPT Prompt Engineering für saubere Eingabestrategien, Künstliche Intelligenz Grundlagen für das Fundament sowie Python, Machine Learning mit Python, Docker, Kubernetes und Azure AI für die technische Umsetzung. So lässt sich dein Kompetenzaufbau sauber staffeln, vom Verständnis einzelner Modelle bis zur produktiven Bereitstellung.
Suchbegriffe wie KI Engineering Weiterbildung, LLM Kurs, Large Language Models Seminar, RAG Weiterbildung oder Prompt Engineering Schulung führen am Ende zur gleichen Anforderung: Du brauchst anwendbares Wissen, das Architektur, Evaluation, Sicherheit und Betrieb zusammendenkt. Genau dafür ist diese Seite aufgebaut. Sie hilft dir, passende Weiterbildungen schneller einzuordnen und gezielt die Fähigkeiten aufzubauen, die für belastbare KI-Lösungen jetzt wirklich zählen.
FAQ
Für dich, wenn du LLMs technisch einsetzen willst statt sie nur auszuprobieren: als Entwickler:in, Data Professional, Solution Architect, Product Owner oder technische Führungskraft. Sinnvoll ist das Themenfeld überall dort, wo Prompts, Datenzugriff, Tool Calling, Tests und Betrieb zusammenkommen.
Für Grundlagenformate reichen oft Interesse an KI und erste digitale Praxiserfahrung. Der Kebel Kurs zu ChatGPT Prompt Engineering nennt keine speziellen Voraussetzungen. Für technische Vertiefungen helfen Python, API-Verständnis, Datenwissen und ein Blick auf Deployment mit Docker oder Kubernetes.
Prompt Engineering optimiert Eingaben. KI Engineering geht weiter und umfasst Datenanbindung, Structured Outputs, Tool Calling, Guardrails, Evaluation, Fine-Tuning und den verlässlichen Betrieb ganzer Workflows. Der Unterschied zeigt sich spätestens dann, wenn Antworten messbar korrekt, sicher und integrierbar sein müssen.
RAG, Agent-Workflows, Evals, Structured Outputs und Sicherheitsmechanismen gehören aktuell zu den wichtigsten Bausteinen produktiver LLM-Anwendungen. Genau diese Themen tauchen in offiziellen Leitfäden zu Agents, Trace Grading, Evals und RAG immer wieder auf.