GenAI Service Design & Development
Intensivtraining
12. – 14. Mai 2025 | München
13. – 15. Oktober 2025 | Berlin
13. – 15. Oktober 2025 | Berlin
Nächstes Camp startet in:
Trainingsinhalte
Tag 1: Einführung in Python für Machine Learning
Für Teilnehmende gedacht, die ihre Grundlagen in Python für ML-Projekte stärken möchten
• Python 101: Wichtige Konzepte anhand von Beispielen.
• Top 10 ML Python Frameworks & Bibliotheken: Theorie & Praxis.
• Top 10 ML Python Frameworks & Bibliotheken: Theorie & Praxis.
• Jupyter Notebook: Praktische Erfahrung mit der interaktiven IDE.
• Hello ML World: Implementierung von ML-Services.
• Hello ML World: Implementierung von ML-Services.
Tag 2: Einführung in ML & GenAI
Konzentriert sich auf die Grundlagen und Anwendungen von ML und GenAI.
• ML-Landschaft: Interaktive Einführung und Modellanwendung für verschiedene Usecases.
• GenAI-Projekte: Architekturelle Bausteine und einfache Anwendungsfälle.
• Prompt-Engineering: Bedeutung und Implementierung.
• GenAI-Projekte: Architekturelle Bausteine und einfache Anwendungsfälle.
• Prompt-Engineering: Bedeutung und Implementierung.
• Modellintegration: Einbindung von proprietären und Open Source LLMs.
• Semantische Validierung: Guardrails für User-Input und Modell-Output.
• Semantische Validierung: Guardrails für User-Input und Modell-Output.
• Enterprise-Integration: GenAI-Lösungen in Unternehmenssoftware einbinden.
• Unterschiede in GenAI-Projekten: Herausforderungen und Lösungen im Betrieb.
• Unterschiede in GenAI-Projekten: Herausforderungen und Lösungen im Betrieb.
Tag 3: GenAI im Eigenbau
Hier geht es um die praktische Implementierung und Optimierung von GenAI-Systemen.
• RAG-Systeme: Einführung und einfache Implementierung.
• Chunking: Einfluss auf den ermittelten Kontext.
• Vektordatenbanken: Nutzung zur Kontextfindung.
• Chunking: Einfluss auf den ermittelten Kontext.
• Vektordatenbanken: Nutzung zur Kontextfindung.
• Systemoptimierungen: Anpassung an individuelle Anforderungen.
• Evaluation und Qualitätssicherung: Möglichkeiten für den produktiven Betrieb.
• Evaluation und Qualitätssicherung: Möglichkeiten für den produktiven Betrieb.
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8 Gründe für Ihre Teilnahme
1
GenAI Landschaft verstehen
2
GenAI Services von Grund auf entwickeln
3
Hands-On und Best Practices
4
Umsetzen von GenAI Projekte
5
Integration von LLMs
6
MLOps für Bereitstellung und Überwachung
7
Domänenspezifische Lösungen mit (RAG)
8
Praktische GenAI-Projektumsetzung
Für wen ist das Camp geeignet?
Softwareentwickelnde40 %
Softwarearchitekt:innen25 %
ML- und GenAI-Entwickelnde
IT-Ops 15 %
Produktmanager:innen10 %
Softwareentwickelnde40 %
Softwarearchitekt:innen25 %
IT-Ops 15 %
Produktmanager:innen10 %
Trainer
Tim Wüllner
Tim Wüllner ist Enterprise-Entwickler der OPEN KNOWLEDGE GmbH in Oldenburg. Nach drei Jahren in der Wissenschaft im Bereich „Autonome Schifffahrt“ begeistert ihn nun die Umsetzung von Machine-Learning-Projekten innerhalb komplexer Webanwendungen.
Termine & Preise
Das Camp wird in deutscher Sprache abgehalten.
12. -
14. Mai 2025
München
Preise ab: 999 €
Info/Tickets×
GenAI Service Design & Development Intensivtraining
Tim Wüllner
Tim Wüllner ist Enterprise-Entwickler der OPEN KNOWLEDGE GmbH in Oldenburg. Nach drei Jahren in der Wissenschaft im Bereich „Autonome Schifffahrt“ begeistert ihn nun die Umsetzung von Machine-Learning-Projekten innerhalb komplexer Webanwendungen.
Format
Die Vor-Ort-Teilnahme bietet eine intensive Lernerfahrung, unterstützt durch persönlichen Austausch in kleinen Gruppen und einem gemeinsamen Get-together.
Early Bird:
Bis zum 3. April anmelden und bis zu 350 € sparen!
Trainingszeiten:
Montag, 09:00 - 17:00 Uhr
Dienstag, 09:00 - 17:00 Uhr
Mittwoch, 09:00 - 17:00 Uhr
Tim Wüllner
Limitiert auf:
15 Teilnehmende
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Python und Jupyter Notebooks, die am optionalen ersten Tag erlernt werden können.
Jetzt Tickets sichern!
13. -
15. Oktober 2025
Berlin
Preise ab: 999 €
Info/Tickets×
GenAI Service Design & Development Intensivtraining
Tim Wüllner
Tim Wüllner ist Enterprise-Entwickler der OPEN KNOWLEDGE GmbH in Oldenburg. Nach drei Jahren in der Wissenschaft im Bereich „Autonome Schifffahrt“ begeistert ihn nun die Umsetzung von Machine-Learning-Projekten innerhalb komplexer Webanwendungen.
Format
Die Vor-Ort-Teilnahme bietet eine intensive Lernerfahrung, unterstützt durch persönlichen Austausch in kleinen Gruppen und einem gemeinsamen Get-together.
Early Bird:
Bis zum 11. September anmelden und bis zu 350 € sparen!
Trainingszeiten:
Montag, 09:00 - 17:00 Uhr
Dienstag, 09:00 - 17:00 Uhr
Mittwoch, 09:00 - 17:00 Uhr
Tim Wüllner
Limitiert auf:
15 Teilnehmende
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Python und Jupyter Notebooks, die am optionalen ersten Tag erlernt werden können.
Jetzt Tickets sichern!
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