Die Schulung richtet den Blick auf die komplette Mistral-Modell-Familie und macht aus technischen Modellnamen nachvollziehbare Projektentscheidungen. Generalistische Modelle wie Mistral Medium 3.5, Mistral Small 4 und Mistral Large 3 werden anhand konkreter Aufgabenprofile bewertet: Assistenzdialoge, längere Analyseaufgaben, multimodale Eingaben und agentische Abläufe. Ministral 3 wird als effiziente Option betrachtet, wenn Latenz, Infrastrukturbedarf oder lokale Betriebsmodelle eine größere Rolle spielen. Im zweiten Teil arbeitest du mit der Mistral API, relevanten SDK-Strukturen und typischen Fehlerbildern bei Requests, Token-Budgets und Antwortformaten. Daraus entsteht ein Prototyping-Vorgehen, das Prompt-Struktur, Tool-Aufrufe und technische Rückfallebenen berücksichtigt. Der Kurs erweitert diese Grundlagen um Retrieval-Augmented Generation, OCR 3 und Embeddings. Dokumente werden so vorbereitet, dass Antworten prüfbare Quellen erhalten und Fachabteilungen die Qualität beurteilen. Danach folgen Spezialmodelle: Voxtral für Transkription, Voxtral TTS für Sprach-Ausgabe, Codestral für Code-Vervollständigung und Devstral 2 für Code-Agenten. Abschließend erstellst du ein Evaluationsraster für Modell-Vergleiche, berücksichtigst Moderation, Logging und Kostenkontrolle und übersetzt die Ergebnisse in eine belastbare Entscheidungsunterlage für Pilot, Rollout oder Plattform-Auswahl.
Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz
Vom Modellvergleich zum belastbaren Mistral-Prototyp für LLM-, Audio- und Document-AI-Use-Cases
Kursdetails ansehenab 1.940,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Du strukturierst einen praxistauglichen Workflow für Mistral-KI.
- Du bearbeitest Aufgaben zu Mistral-Frontier-Modelle im Vergleich zielgerichtet und methodisch.
- Du kombinierst die im Kurs behandelten Werkzeuge und Methoden zu zusammenhängenden Arbeitsschritten.
- Du prüfst Arbeitsergebnisse zu Use-Case-Mapping für LLM-Aufgaben und erkennst typische Fehlerquellen frühzeitig.
- Du bereitest Arbeitsergebnisse nachvollziehbar und adressatengerecht für die weitere Nutzung auf.
- Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und wiederkehrende Aufgaben.
Überblick
Kursinhalte
Mistral-Ökosystem und Modell-Familie
- Mistral-Frontier-Modelle im Vergleich
- Mistral Medium 3.5 und Small 4
- Mistral Large 3 und Ministral 3
- Open-Weight-Modelle und API-Modelle
- Modellkarten und Release-Versionen
Modell-Auswahl und Architekturentscheidungen
- Use-Case-Mapping für LLM-Aufgaben
- Kontextfenster bei Mistral-Modellen
- Latenzprofile für Architekturentscheidungen
- Kostenprofile im API-Betrieb
- EU-Anforderungen an Datenflüsse
API-Nutzung und Prototyping
- Mistral API und SDK-Grundlagen
- Chat-Prompts für Assistenz-Workflows
- Reasoning-Prompts für Analyseaufgaben
- Coding-Prompts mit Devstral 2
- Fehlerbilder bei API-Integrationen
RAG und Dokumentenverarbeitung
- Retrieval-Architektur mit Embeddings
- OCR 3 für Document-AI-Workflows
- Quellenbindung in generierten Antworten
- Index-Strategien für Unternehmensdaten
- Schnittstellen zu Vektordatenbanken
Audio-, Code- und Agenten-Use-Cases
- Voxtral für Transkription
- Voxtral TTS für Sprachausgabe
- Codestral für Code-Vervollständigung
- Devstral 2 für Code-Agenten
- Tool-Aufrufe in Agenten-Workflows
Evaluation, Sicherheit und Betrieb
- Benchmark-Design für LLM-Vergleiche
- Mistral Moderation 2 im Einsatz
- Logging für LLM-Anwendungen
- Kostenkontrolle im API-Betrieb
- Deployment-Optionen und Rollout-Plan
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- KI-Architektinnen und KI-Architekten mit LLM-Projektverantwortung
- Data-Science- und Machine-Learning-Teams mit GenAI-Use-Cases
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler für API-Integrationen
- IT-Entscheiderinnen und IT-Entscheider für europäische KI-Plattformen
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 „Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz“?
Du lernst, zentrale Methoden im Themenfeld Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz praxisnah anzuwenden, Arbeitsschritte klar zu strukturieren und Ergebnisse für berufliche Aufgaben nachvollziehbar aufzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Mistral-Ökosystem und Modell-Familie, Modell-Auswahl und Architekturentscheidungen, API-Nutzung und Prototyping, RAG und Dokumentenverarbeitung, Audio-, Code- und Agenten-Use-Cases und Evaluation, Sicherheit und Betrieb.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an KI-Architektinnen und KI-Architekten mit LLM-Projektverantwortung, Data-Science- und Machine-Learning-Teams mit GenAI-Use-Cases, Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler für API-Integrationen und IT-Entscheiderinnen und IT-Entscheider für europäische KI-Plattformen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundverständnis von generativer KI, LLMs und Unternehmens-Use-Cases Erfahrung mit Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache hilfreich Technisches Verständnis für APIs, Datenflüsse und Cloud- oder Plattformbetrieb Bei fehlenden LLM-Grundlagen empfohlen: Large Language Model Grundkurs
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Mistral-Ökosystem und Modell-Familie, Modell-Auswahl und Architekturentscheidungen, API-Nutzung und Prototyping, RAG und Dokumentenverarbeitung, Audio-, Code- und Agenten-Use-Cases und Evaluation, Sicherheit und Betrieb.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche RAG und Dokumentenverarbeitung, Audio-, Code- und Agenten-Use-Cases und Evaluation, Sicherheit und Betrieb auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du setzt die zentralen Methoden des Kurses in einem strukturierten Praxisworkflow ein; Du planst Arbeitsschritte nachvollziehbar und wählst geeignete Verfahren für die jeweilige Aufgabe aus; Du erkennst typische Qualitäts- und Fehlerquellen und kannst Ergebnisse systematisch prüfen; Du bereitest Resultate so auf, dass sie im Team verständlich weiterverwendet werden können; Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene berufliche Projekte.
Wird im Seminar auch das Thema „RAG und Dokumentenverarbeitung“ behandelt?
Ja. „RAG und Dokumentenverarbeitung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Retrieval-Architektur mit Embeddings, OCR 3 für Document-AI-Workflows, Quellenbindung in generierten Antworten, Index-Strategien für Unternehmensdaten und Schnittstellen zu Vektordatenbanken.
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- Zertifikat und Unterlagen inklusive
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