KI Schulungen - Engineering und LLMs
Lerne, wie aus Prompts, RAG, Tools und Evals verlässliche KI-Anwendungen entstehen.
Kurse und Schulungen online und in Präsenz
- Engineering und LLMs - Unsere Lernformate umfassen sowohl Präsenzseminare als Inhouse Schulung bei euch vor Ort sowie in einem unserer 21 Trainingszentren als auch Live Online Trainings. Dein Unternehmen und du können somit je nach Bedarf zwischen Präsenz, virtuellem Lernen oder hybriden Formaten wählen. Inhalte und Termine können auf Wunsch individuell definiert werden. Unser Kebel-Team steht dir für telefonische Beratungen gerne kostenlos zur Verfügung.
- 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 Schulungen – Engineering und LLMs:
Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
In diesem Grundkurs steigst du praxisnah in Python ein und legst direkt die Basis für Machine Learning. Du lernst die wichtigsten Python-Grundlagen, arbeitest mit Daten, visualisierst Ergebnisse und verstehst die zentralen mathematischen Konzepte hinter ML-Modellen.
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 und 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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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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Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
In diesem Aufbaukurs vertiefst Du Dein Verständnis für Large Language Models und lernst, wie Du leistungsfähige KI-Anwendungen praxisnah planst, optimierst und bewertest. Du frischst zentrale Grundlagen wie Transformer, Tokenisierung, Kontextfenster und Inference auf und überträgst sie direkt auf Systemdesign, Prompting und Tool-Nutzung.
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
Large Language Models verändern, wie Unternehmen Wissen nutzen, Prozesse automatisieren und neue Wettbewerbsvorteile schaffen. In diesem Seminar erhältst Du einen kompakten, praxisnahen Überblick über Funktionsweise, Einsatzmöglichkeiten, Tools und aktuelle Entwicklungen rund um LLMs.
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LLM Security Kurs: Injections erkennen und abwehren
In diesem Seminar lernst du, wie Angriffe auf Large Language Models entstehen, wie du Prompt Injections und Jailbreaks erkennst und wie du KI-Anwendungen wirksam absicherst. Du verstehst die wichtigsten Angriffsflächen von Transformern, Tokenizern, RAG-Systemen und LLM-APIs und ordnest sie sauber in den Lifecycle moderner KI-Anwendungen ein.
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Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb
Die dreitägige Qdrant-Schulung führt zu einem lauffähigen Retrieval-Baustein für RAG-Anwendungen. Du modellierst Collections für Dense- und Sparse-Vektoren, wählst die Distanzmetrik passend zum Embedding-Modell und schreibst Dokumentsegmente über die REST-API oder den Python-Client.
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vLLM-Schulung: LLM-Inferenz performant betreiben
Die vLLM-Schulung führt ein GPU-basiertes LLM-Deployment bis zu einem getesteten Serving-Endpunkt. Du installierst vLLM in einer isolierten Linux-Umgebung, stellst ein Open-Source-Modell über den vLLM-Server bereit und prüfst die OpenAI-kompatible API mit Chat-Completions und Streaming.
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LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
LLM-Evaluation macht die Qualität generativer AI-Produkte vor dem Release prüfbar. In dieser zweitägigen Schulung entwickelst du ein Evaluationsdesign für LLM-Features, Chatbots und RAG-Systeme.
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LangChain: RAG und Agents Intensiv-Training
LangChain RAG verbindet Sprachmodelle mit eigenen Dokumenten, Datenquellen und Tools. Entscheidend ist nicht die nächste Prompt-Demo, sondern eine Architektur, deren Retrieval, Ablauflogik und Ausgaben sich prüfen lassen.
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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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MLflow 3 Schulung: GenAI Observability für LLMs
Die MLflow 3 Schulung verbindet LLM-Traces, Experimentläufe und Modellfreigaben in einem gemeinsamen Workflow. Du richtest einen Tracking-Server mit Backend-Store und Artifact-Store ein, protokollierst Runs mit den benötigten Metadaten und vergleichst Ergebnisse im MLflow-UI sowie über Python-Code.
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Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs
Der Cursor IDE Grundkurs zeigt dir, wie du aus einer Entwicklungsaufgabe einen prüfbaren Agent-Auftrag machst. Statt Cursor nur für spontane Chat-Fragen oder einzelne Code-Ergänzungen zu verwenden, formulierst du ein Ziel, Randbedingungen und Akzeptanzkriterien.
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Seminarberatung für deine KI Schulungen – Engineering und LLMs
Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für deine KI Schulungen – Engineering und LLMs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden.
Training in englischer Sprache
Viele unserer angebotenen Kurse und Schulungen können in englischer Sprache abgehalten werden. Frage gerne diesbezüglich an.
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.
KI Schulungen – Engineering und LLMs an 21 Standorten und Live Online
Als bundesweit tätiger und renommierter Seminaranbieter bietet dir die Kebel Training GmbH ein umfangreiches Angebot an IT-Schulungen, KI-Seminaren und Soft-Skills Trainings an.
Unsere KI Schulungen – Engineering und LLMs können in der Regel als Präsenzseminare in Berlin, Bremen, Dortmund, Dresden, Düsseldorf, Erfurt, Essen, Frankfurt, Hamburg, Hannover, Koblenz, Köln, Krefeld, Leipzig, München, Münster, Nürnberg, Regensburg, Saarbrücken, Siegen und Stuttgart sowie als Live Online Training organisiert werden.
TOP-Bewertungen KI Schulungen – Engineering und 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.
Kebel Training – Das spricht dafür…
Über 1.200 Kurse im Portfolio
Wähle deinen passenden Kurs zu einem festen Termin und erhalte dein Zertifikat. Lerne Live Online oder in Präsenz. Unser Kebel Team berät dich kostenlos und unverbindlich.
Durchführungs- und Qualitätsgarantie
Dein Seminar findet garantiert statt, wenn es von uns bestätigt wurde – schon ab dem ersten Teilnehmenden. Und falls du nicht zufrieden warst, kannst du es kostenlos wiederholen.
Firmenschulungen nach Maß – In Präsenz, Live Online oder hybrid
Wir richten unsere Trainings individuell nach euren Anforderungen und Zielen aus. Auf Wunsch kann eure Schulung vor Ort als Inhouse- Schulung organisiert werden.
Mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung
Seit 1995 planen wir erfolgreich und zuverlässig Weiterbildungen im IT- und Soft-Skills Bereich.
21 Standorte in deiner Nähe
Deutschlandweit stehen dir unsere modernen Schulungszentren für deine berufliche Fortbildung zur Verfügung.
Familienunternehmen in zweiter Generation
Als Familienunternehmen in zweiter Generation verbinden wir Tradition mit Zukunft.
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.
