Bootcamp: GenAI und MLOps meistern
Von RAG bis MLOps – in zwei Tagen vom Prototyp zum produktionsreifen KI-System.
15. - 16. Oktober 2026 | Berlin
15. - 16. Oktober 2026 | Berlin
Der Frühbucher-Rabatt endet in:
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
- 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
- Datenanbindung und semantische Suche umsetzen
Model Context Protocol praktisch anwenden
- Nutzung von MCP in realen Szenarien
- Integration von Tools und Agenten in bestehende Workflows
- 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
- Schritte, Werkzeuge und relevante Frameworks im Vergleich
Hands-on: MLOps-Pipelines
- Lebenszyklusphasen als Pipeline implementieren
- Automatisierung von Training, Deployment und Monitoring
- 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
- Modelle zuverlässig, sicher und AI Act konform in Produktion bringen
Bleibe informiert
Der Software Architecture Summit Newsletter informiert dich regelmäßig über die Workshops, Trainer:innen, Specials und alles andere Wissenswerte zum Thema Software Achitecture Summit.
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.
Zielgruppe
- Software-Architekt:innen
- Software-Entwickler:innen
- Data Scientist:innen
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Software Architektur
- Data Science Grundlagen
- Programmierkenntnisse
- optional: Grundkenntnisse in Python
Trainer
Jan-Torben Evers
Jan-Torben Evers studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Fachhochschule Wedel und der University of Abertay Dundee. Bereits während seines Bachelorstudiums konnte er erste Erfahrungen im Bereich agiler Projekte und Business Intelligence sammeln. Während des Masterstudiums entdeckte er seine Leidenschaft für große Datenmengen und statistische Zusammenhänge.
Zu seinen Lieblings-Themen gehören Machine Learning, klassisches Business Intelligence und Big Data.
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