Bootcamp: GenAI und MLOps meistern

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

15. - 16. Oktober 2026 | Berlin

Der Frühbucher-Rabatt endet in:

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
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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
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Bootcamp Programm Tag 2

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

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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.

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4 Gründe am Bootcamp teilzunehmen

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

Alexander Friedrich

Alexander ist seit März 2025 als AI Engineer bei der WPS tätig. Sein besonderes Interesse gilt Projekten im Bereich Maschinelles Lernen sowie der Integration intelligenter KI-Systeme. Gleichzeitig schätzt er es, neue Themenfelder zu erschließen und sich mit den neuesten technologischen Innovationen auseinanderzusetzen. Sein fachlicher Schwerpunkt liegt in der Identifikation und strategischen Umsetzung vielversprechender KI-Use-Cases sowie im bewussten, zielgerichteten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in ihren vielfältigen Ausprägungen. Dabei befasst er sich intensiv mit aktuellen Entwicklungen im Bereich der Large Language Models – insbesondere mit Foundation Models und deren maßgeschneiderter Anwendung in Projekten. Hierzu nutzt er unter anderem Methoden wie Retrieval-Augmented Generation, gezieltes Prompt- und Context-Engineering, MCP sowie Fine-Tuning, um leistungsfähige und praxisorientierte Lösungen zu realisieren.

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