Inhalte des Bootcamps
Grundlagen & NLP-Kerntechnologien
Wir starten mit einer fundierten Einführung in die zentralen NLP-Techniken wie z.B. Tokenisierung und Vektorrepräsentationen. Darauf aufbauend lernen Sie, wie probabilistische Modelle als Basis für Textverarbeitung und -analyse dienen. In praktischen Übungen wenden Sie diese Konzepte auf realistische Beispiele an und bereiten sich auf die Arbeit mit modernen Sprachmodellen vor.
LLMs & Agentic AI
Im zweiten Teil liegt der Fokus auf transformerbasierten Sprachmodellen wie GPT. Sie lernen die Grundlagen des Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Kontextoptimierung kennen und entwickeln darauf aufbauend fortgeschrittene LLM-Anwendungen.
Ein Highlight ist die Entwicklung sogenannter Agentic AI-Systeme: LLM-Agenten, die selbstständig Aufgaben strukturieren, Tools steuern und Entscheidungen treffen können. Sie verstehen, wie Sie mit diesen agentischen Systemen produktive, anpassbare und interaktive KI-Lösungen realisieren – für reale Problemstellungen in Business, Forschung oder Verwaltung.
Darüber hinaus erlernen Sie fortgeschrittene Konzepte der Agent-Orchestrierung und Multi-Agent-Workflows: Wie koordinieren mehrere Agenten ihre Arbeit? Wie gestalten Sie robuste Agentic Flows für komplexe Geschäftsprozesse? Von der sequenziellen Aufgabenbearbeitung bis hin zu parallelen Agent-Systemen entwickeln Sie ein tiefes Verständnis für die Orchestrierung intelligenter Workflows.
Model Context Protocol
Sie lernen das Model Context Protocol (MCP) kennen: Ein offener Standard, der den Zugriff von LLMs auf externe Tools, Datenquellen und APIs effizient und konsistent gestaltet.
MCP schafft eine einheitliche Schnittstelle, über die LLMs zuverlässig mit relevanten Kontextinformationen versorgt werden – unabhängig davon, woher diese stammen.
Sicherheit, Fairness & Red Teaming
Moderne NLP-Systeme müssen nicht nur leistungsfähig, sondern auch sicher, robust und vertrauenswürdig sein. Deshalb beschäftigen wir uns intensiv mit Themen wie Bias-Erkennung, Fairness, Transparenz und MLOps. In praktischen Übungen erleben Sie, wie sogenannte Red Teaming-Strategien eingesetzt werden, um LLMs gezielt auf Schwachstellen, unerwünschte Outputs oder Sicherheitsrisiken zu testen. Sie lernen wirksame Guardrails für Ihre Modelle zu etablieren.
Dieses Bootcamp bringt Sie in nur acht Tagen von der Theorie zur Anwendung – mit einem Fokus auf Zukunftsthemen wie Agentic AI, MCP und verantwortungsvolle KI-Entwicklung. Nach diesem Bootcamp gestalten Sie die Zukunft der Sprach-KI aktiv mit.
