Frontend für KI-Apps: Advanced Patterns

Baue KI-Oberflächen, die vertrauenswürdig, schnell und messbar besser sind. Zu den Schwerpunkten gehören KI-UX, die Nutzerverhalten wirklich lenkt, Streaming, Latenz und gefühlte Performance, RAG-Frontends: Suche, Quellen, Kontext, Sicherheit, Privacy und Policy-by-Design, Architektur und Delivery für KI-Features und Praxis: End-to-End KI-Frontend als Referenz.

Die Schulung richtet sich an Frontend-Entwicklerinnen und Frontend-Entwickler mit Berufserfahrung, Tech Leads und Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten mit UI-Verantwortung, Product Engineers in Teams mit LLM- oder RAG-Features und UX Engineers, die KI-Interaktionen umsetzen und messen sowie alle, die KI-Oberflächen bauen wollen, die nachvollziehbar, sicher und performant sind.

Sehr gute Kenntnisse in Frontend-Entwicklung (Komponenten, State, API-Integration). Grundverständnis von HTTP und Authentifizierung ist hilfreich.

Zu den Schwerpunkten gehören KI-UX, die Nutzerverhalten wirklich lenkt, Streaming, Latenz und gefühlte Performance, RAG-Frontends: Suche, Quellen, Kontext, Sicherheit, Privacy und Policy-by-Design, Architektur und Delivery für KI-Features und Praxis: End-to-End KI-Frontend als Referenz.

Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Praxis: End-to-End KI-Frontend als Referenz“. Dabei geht es unter anderem um Implementierung einer Streaming-Chat-UI mit Quellen, Feedback-Mechanik: Daumen, Labels, Freitext, Telemetrie und Fehlerbilder: Halluzination, Timeout, Rate Limit, Degradation. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: KI-Anwendungen scheitern im Alltag oft nicht am Modell, sondern am Frontend: unklare Zustände, fehlende Rückmeldungen, keine Nachvollziehbarkeit und ein UX-Design,; In diesem Advanced-Seminar lernst Du, wie Du diese Probleme systematisch löst; Du entwickelst Interaktionsmodelle für LLM-Workflows und übersetzt sie in wiederverwendbare Komponenten: Eingabe, Streaming-Ausgabe, Quellenanzeige, Feedback und Review; Dabei geht es nicht um „schöne“ Oberflächen, sondern um kontrollierbare Nutzerführung mit Guardrails, sicheren Defaults und klaren Grenzen dessen, was die KI leisten kann; Du baust Streaming-Frontends, die sich stabil anfühlen: Abbrechen, Wiederholen,

Ja. „RAG-Frontends: Suche, Quellen, Kontext“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Such- und Retrieval-UI: Facetten, Snippets, Highlighting, Quellenansicht: Zitierstellen, Dokumentvorschau, Diff, Kontext-Composer: Auswahl, Gewichtung, Token-Budget sichtbar machen und Evaluation im UI: Side-by-Side, Regression Checks.