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Bootcamp: GenAI & MLOps meistern

Von RAG bis MLOps – in zwei Tagen vom Prototyp zum produktionsreifen KI-System.

16. - 17. Oktober 2025 | Berlin

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RAG & Model Context Protocol verstehen und direkt in Übungen umsetzen.

Lerne, Modelle zuverlässig zu trainieren, überwachen und ausrollen.

Erkenne Unterschiede zu klassischer Software und binde KI-Systeme sinnvoll ein.

Zwei Tage voller praxisnaher Szenarien, Tools und Best Practices.

Mach deine KI-Pipelines robust, skalierbar und AI-Act-konform.

Bootcamp: GenAI & MLOps meistern – Von der Entwicklung bis zum Betrieb mit GenAI und MLOps

Bootcamp Programm Tag 1

GenAI: Von der Theorie zur Umsetzung

- Unterschiede zwischen klassischer Softwareentwicklung und KI-Systemen
- Integration von KI-Systemen in bestehende Software
- Überblick über Generative AI

Hands-on: Retrieval-Augmented Generation

- Eigene RAG-Anwendung entwickeln
- Datenanbindung und semantische Suche umsetzen

Model Context Protocol praktisch anwenden

- Nutzung von MCP in realen Szenarien
- Integration von Tools und Agenten in bestehende Workflows

Bootcamp Programm Tag 2

MLOps verstehen

- Lebenszyklus eines KI-Projekt
- Schritte, Werkzeuge und relevante Frameworks im Vergleich

Hands-on: MLOps-Pipelines

- Lebenszyklusphasen als Pipeline implementieren
- Automatisierung von Training, Deployment und Monitoring

Tools & Best Practices

- MLOps-Tools für Training und Monitoring erproben
- Modelle zuverlässig, sicher und AI Act konform in Produktion bringen

Testimonials

Bleibe informiert

Der Software Architecture Summit Newsletter informiert dich regelmäßig über die Workshops, Trainer, Specials und alles andere Wissenswerte.

4 Gründe am Bootcamp teilzunehmen

Architektur verstehen:

Erkenne, wie sich KI-Systeme von klassischer Software unterscheiden.

Praxis pur:

Wende dein Wissen direkt in Übungen und echten Beispielen an.

Prompt Engineering:

Lerne Best Practices, um LLMs gezielt für dich arbeiten zu lassen.

GenAI anwenden:

Setze moderne Konzepte wie RAG und MCP AI Act konform um.

Tickets und Preise

Zielgruppe

Software-Architekt:innen
Software-Entwickler:innen
Data Scientist:innen

Voraussetzungen

Grundverständnis von Software Architektur
Data Science Grundlagen
Programmierkenntnisse
optional: Grundkenntnisse in Python

Trainer

Alessandro Buttignon

Alessandro Buttignon (WPS – Workplace Solutions GmbH) ist Data Scientist und Data Engineer. Er bringt seine Erfahrungen aus zahlreichen Projekten mit und teilt sein Wissen rund um Machine Learning, MLOps, Data Engineering und Cloud-Infrastrukturen. Durch seine Tätigkeit in unterschiedlichen Branchen verbindet er technisches Know-how mit praxisnahen Lösungen und gibt Einblicke in moderne Methoden für den erfolgreichen Einsatz von KI-Systemen.