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Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt
Baue, deploye und betreibe ein KI-Produkt mit MLOps, API und Monitoring.
Kursdetails ansehenab 2.100,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Use Case, Datenstrategie, Erfolgskriterien
- Modellierung: von Baseline zu robustem Modell
- LLM-Integration (wenn sinnvoll): RAG statt Bauchgefühl
- Backend-API und Produktisierung
- Deployment und MLOps
- Monitoring, Drift und Betrieb
Überblick
Viele KI-Prototypen scheitern nicht am Training, sondern an den letzten 20 Prozent: reproduzierbare Daten, stabile Schnittstellen, kontrollierte Releases und ein Betrieb, der Probleme früh erkennt. Genau dort setzt dieses Advanced-Seminar an. Du baust ein End-to-End Projekt, das wie ein echtes Produkt behandelt wird. Zuerst legst du die Leitplanken fest: Zielmetriken, Akzeptanzkriterien, Risikoanalyse und eine Datenstrategie, die spätere Änderungen aushält. Du lernst, wie Datenverträge, Versionierung und saubere Train/Validation/Test-Splits die Grundlage für verlässliche Ergebnisse schaffen. Im nächsten Schritt bringst du dein Modell von „funktioniert irgendwie“ zu „hält im Betrieb stand“. Du trainierst, validierst, tunest und dokumentierst Entscheidungen. Statt nur eine Zahl zu optimieren, analysierst du Fehlermuster, prüfst Kalibrierung und leitest daraus konkrete Verbesserungen ab. Optional ergänzt du LLM-Funktionalität und setzt RAG so um, dass Retrieval und Antworten messbar werden, inklusive Output-Schemata und Guardrails. Dann folgt die Produktisierung: Du entwirfst eine robuste Backend-API, trennst Batch- und Realtime-Inference sinnvoll, und baust Observability mit strukturierten Logs und Metriken ein. Mit Docker und CI/CD bringst du das System in eine deploybare Form, nutzt Model Registry und planst Rollouts mit Rollback-Strategien. Abschließend etablierst du Monitoring gegen Drift und Qualitätsabfall, definierst Retraining-Trigger und erstellst Incident-Playbooks. Das Ergebnis ist ein belastbarer Blueprint, wie du KI-Features sicher, nachvollziehbar und kostenbewusst in Produktion bringst.
Kursinhalte
- Use Case, Datenstrategie, Erfolgskriterien
- Problem- und KPI-Definition, Risiko-Check (Bias, Leakage)
- Datenquellen, Datenverträge, Versionierung (DVC/MLflow)
- Train/Validation/Test sauber schneiden, Baselines festlegen
- Modellierung: von Baseline zu robustem Modell
- Feature Engineering vs. Embeddings, sinnvolle Abkürzungen
- Training, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning
- Evaluation: Metriken, Kalibrierung, Fehleranalyse
- LLM-Integration (wenn sinnvoll): RAG statt Bauchgefühl
- Prompt-Design, Output-Schemata, Guardrails
- RAG-Pipeline: Chunking, Embeddings, Vector DB Konzepte
- Evaluation: Retrieval-Qualität, Halluzinationen, Kosten
- Backend-API und Produktisierung
- FastAPI Service Design, Auth, Rate Limits
- Batch vs. Realtime Inference, Caching-Strategien
- Fehlerhandling, Observability, strukturierte Logs
- Deployment und MLOps
- Containerisierung mit Docker, reproduzierbare Builds
- CI/CD für Modelle und Services, Model Registry
- Rollouts: Blue/Green, Canary, schnelle Rollbacks
- Monitoring, Drift und Betrieb
- Model Monitoring: Qualität, Latenz, Kosten, SLOs
- Data Drift/Concept Drift erkennen und reagieren
- Retraining-Trigger, Incident Playbooks, Postmortems
- Security, Compliance und Responsible AI
- PII-Handling, Zugriffskonzepte, Secret Management
- Dokumentation: Model Cards, Data Sheets
- Red-Teaming, Abuse Cases, sichere Freigaben
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Machine Learning Engineers mit Projekterfahrung
- Data Scientists, die KI produktisieren wollen
- Software Engineers im KI-Umfeld (Backend/API)
- Tech Leads, die MLOps-Standards aufbauen
- Für alle, die ein KI-System von Training bis Betrieb sauber liefern wollen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt“?
Baue, deploye und betreibe ein KI-Produkt mit MLOps, API und Monitoring. Zu den Schwerpunkten gehören Use Case, Datenstrategie, Erfolgskriterien, Modellierung: von Baseline zu robustem Modell, LLM-Integration (wenn sinnvoll): RAG statt Bauchgefühl, Backend-API und Produktisierung, Deployment und MLOps und Monitoring, Drift und Betrieb.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Machine Learning Engineers mit Projekterfahrung, Data Scientists, die KI produktisieren wollen, Software Engineers im KI-Umfeld (Backend/API) und Tech Leads, die MLOps-Standards aufbauen sowie alle, die ein KI-System von Training bis Betrieb sauber liefern wollen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Solide Python-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einem ML-Projekt. Grundverständnis von REST APIs und Docker ist hilfreich.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Use Case, Datenstrategie, Erfolgskriterien, Modellierung: von Baseline zu robustem Modell, LLM-Integration (wenn sinnvoll): RAG statt Bauchgefühl, Backend-API und Produktisierung, Deployment und MLOps und Monitoring, Drift und Betrieb.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Deployment und MLOps, Monitoring, Drift und Betrieb und Security, Compliance und Responsible AI geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Viele KI-Prototypen scheitern nicht am Training, sondern an den letzten 20 Prozent: reproduzierbare Daten, stabile Schnittstellen, kontrollierte Releases und ein Betrieb,; Genau dort setzt dieses Advanced-Seminar an; Du baust ein End-to-End Projekt, das wie ein echtes Produkt behandelt wird; Zuerst legst du die Leitplanken fest: Zielmetriken, Akzeptanzkriterien, Risikoanalyse und eine Datenstrategie, die spätere Änderungen aushält; Du lernst, wie Datenverträge, Versionierung und saubere Train/Validation/Test-Splits die Grundlage für verlässliche Ergebnisse schaffen.
Wird im Seminar auch „Backend-API und Produktisierung“ behandelt?
Ja. „Backend-API und Produktisierung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören FastAPI Service Design, Auth, Rate Limits, Batch vs. Realtime Inference, Caching-Strategien und Fehlerhandling, Observability, strukturierte Logs.
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- Zertifikat und Unterlagen inklusive
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