Ziel

"Apps programmieren mit LLMs" vermittelt, wie Entwickler Large Language Models (LLMs) direkt in Applikationen integrieren und Apps programmieren, die von KI-Fähigkeiten profitieren. Diese Weiterbildung zeigt, wie Apps programmieren mit LLMs in der Praxis funktioniert - von der LLM-API-Integration über Prompt Engineering bis hin zur Entwicklung vollständiger KI-gestützter Applikationen. Der Kurs richtet sich an Entwickler, die Apps programmieren mit LLMs als neue Kernkompetenz aufbauen möchten.

Inhalte (Auswahl)
  • Apps programmieren mit LLMs: Grundlagen & moderner LLM-Stack

  • LLM-APIs integrieren: OpenAI, Anthropic & Open-Source-Modelle

  • Prompt Engineering für Apps programmieren mit LLMs

  • LangChain & LlamaIndex für Apps programmieren mit LLMs einsetzen

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Apps integrieren

  • Multi-Agent-Systeme in Apps programmieren mit LLMs

  • Context Engineering & Memory-Management für LLM-Apps

  • Deployment & Skalierung von Apps mit LLM-Integration

  • Testing & Qualitätssicherung beim Apps programmieren mit LLMs

  • Career-Coaching: Apps programmieren mit LLMs als Karrierevorteil


Arbeitsweise

Diese Schulung ist projekt-getrieben: Teilnehmende programmieren eigene Apps mit LLM-Integration von der ersten API-Anbindung bis zum Deployment. Die Fortbildung ist als praxisnahes Seminar konzipiert und wird von erfahrenen Trainer:innen aus der Tech-Branche begleitet.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • Apps mit LLM-Integration eigenständig entwickeln & deployen

  • LangChain, RAG & Multi-Agent-Systeme in Apps integrieren

  • Prompt Engineering für Apps programmieren mit LLMs einsetzen

  • LLM-Apps testen, monitoren & kontinuierlich verbessern

  • Apps programmieren mit LLMs als dauerhafte Kernkompetenz aufbauen

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

Apps-Entwickler mit LLM-Integrations-Kompetenz sind in KI-Startups und Technologieunternehmen hochgradig gefragt. Absolventen entwickeln KI-gestützte Applikationen mit echten LLM-Features und positionieren sich als gefragte Experten für KI-Anwendungsentwicklung.

Tools (Beispiele)

LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Claude API, Cursor, Python, FastAPI, Docker, Pinecone

Zusammenfassung

Dieser Kurs zeigt, wie Apps mit LLM-Integration entwickelt werden. Praxisnah von der API-Anbindung bis zum Deployment vermittelt er alle Kompetenzen für die Entwicklung moderner KI-Apps.