AI Essentials for Engineers

Transformieren Sie Ihre technischen Arbeitsabläufe mit praktischer AI: Setzen Sie LLMs ein, automatisieren Sie die Infrastruktur und beherrschen Sie die neuesten Tools und Protokolle für sichere, konforme und effiziente Abläufe.

Anfänger

Artificial Intelligence

2 Tage

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Was Sie in diesem Training lernen werden

Dieses Training bietet Ingenieuren eine umfassende Einführung in KI, Generative KI und Große Sprachmodelle (LLMs) mit Fokus auf praxisnahe Anwendungen in der Softwareentwicklung und DevOps. Man sammelt praktische Erfahrungen mit KI-gestützten Werkzeugen und Workflows und lernt, wie man KI-Modelle für Automatisierung, Code-Generierung, Debugging und Infrastrukturmanagement optimiert. Das Training legt außerdem einen Schwerpunkt auf ethische Überlegungen, die Einhaltung des EU KI-Gesetzes und Sicherheitsbest Practices, um eine verantwortungsvolle KI-Implementierung zu gewährleisten. Durch interaktive Labs und geführte Übungen wird man RAG-Techniken, KI-gesteuerte Incident Response und LLM-basierte Automatisierungen für Monitoring, Testing und Deployment kennenlernen. Am Ende der Schulung hat man ein solides Verständnis der Rolle von KI im Engineering und die Fähigkeit, KI-gestützte Lösungen in die eigenen Workflows zu integrieren.

Agenda

AI-Engineering-Landschaft und Compliance-Rahmenwerk: Moderne KI/MLOps-Trends, Auswirkungen des EU-KI-Gesetzes auf Engineering-Teams, verantwortungsbewusster KI-Einsatz und Risikobewertungsrahmenwerke für Unternehmensanwendungen.

Lokale LLM-Infrastruktur und Hosting-Strategien: Architektonische Entscheidungen für lokale vs. Cloud-Bereitstellung, Hardware-Überlegungen, Benutzeroberflächen und Kostenoptimierungsstrategien für LLM-Betrieb.

Fortgeschrittene Wissensabrufsysteme: Entwicklung von RAG, Cache-Augmented Generation (CAG)-Mustern, Vektordatenbanken, BYOLLM und Fine Tuning sowie Techniken zur Leistungsoptimierung.

Implementierung des Model Context Protocol (MCP): Vertiefung der MCP-Architektur, Entwicklungsmuster für Server und Clients, Integration benutzerdefinierter Tools und Konnektivität von Unternehmenssystemen.

AI-gestützte Infrastrukturautomatisierung: Infrastructure as Code mit KI-Unterstützung, Terraform AI, Pulumi AI, intelligente Überwachung und Beobachtbarkeit, vorausschauende Skalierung und Kostenoptimierung durch KI-Analysen.

AI-Sicherheit und Compliance-Operationen: Schwachstellen und Abhilfemaßnahmen für KI-Systeme, Abwehr von Prompt-Injections, Integration von Mondoo-Sicherheitsscans und Techniken zum Schutz der Privatsphäre.

Autonome Workflow-Automatisierung und AI-Agenten: Agentische KI-Architekturmuster, visuelle Automatisierungstools, Multi-Agenten-Koordination und Geschäftsprozessintegration.

Produktions-AI-Systeme und Zukunftstrends: CI/CD-Pipeline-Optimierung, intelligente Testframeworks, Edge-KI-Bereitstellung, Multi-Cloud-Orchestrierung und Roadmap für neue Technologien.

Praktische Übungen: Umfassende praktische Übungen, einschließlich vollständiger lokaler LLM-Einrichtung, Entwicklung benutzerdefinierter MCP-Server, KI-gestütztes Infrastrukturmanagement, Implementierung von Sicherheitsbewertungen, visuelle Workflow-Automatisierung und End-to-End-Bereitstellung von KI-Engineering-Pipelines.

Zielgruppe

Dieses Training richtet sich an

Software-Ingenieure
DevOps-Profis
KI/ML-Praktiker

Vorraussetzungen

Folgendes sollten Sie mitbringen um von diesem Training zu profitieren:

Grundlegende Programmierkenntnisse (Python empfohlen)
Basic Wissen von Cloud-Plattformen und Versionskontrolle (Git)

Style

Unsere erfahrenen Trainer vermitteln Ihnen die Inhalte mit einem Mix aus:

Interaktive Trainings
Praktische Labs mit geführten Übungen
Diskussionen zu realen Anwendungsfällen
Gruppenaktivitäten und Q&A-Sitzungen

Technische Vorraussetzungen

Wir empfehlen das folgende Equipment:

Stabile Internetverbindung
Zugriff auf KI-Tools und -Dienste (z. B. OpenRouter, Groq, OpenAI API)
Browser, der mit modernen Webanwendungen kompatibel ist
Wenn du die gezeigten Tools selbst ausprobieren möchtest: Vorinstallierter Code-Editor (z. B. VS Code) mit ausreichender Hardware und einer Python-Installation4o

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