Kursauszug / Demo-Gliederung
Was dich in diesem Lernpfad erwartet
Viele aktuelle KI-Jobs drehen sich um LLMs, Agents, RAG, Evaluation und Integration in bestehende Produkte. Dieser Lernpfad macht klar, was hinter diesen Begriffen steckt und wie ein kleines, vorzeigbares Projekt aufgebaut wird.
Kursaufbau als Beispielgliederung
Diese Gliederung zeigt exemplarisch, wie ein sinnvoller Kurs aufgebaut sein kann. Der tatsächliche Kurs kann je nach Anbieter, Niveau und Zielgruppe erweitert werden.
- Modul 1: LLM-Grundlagen
Token, Kontextfenster, Prompts, Systemanweisungen, Halluzinationen und typische Einsatzgrenzen. - Modul 2: Embeddings und Suche
Semantische Suche, Vektoren, Chunking, Metadaten und Relevanzbewertung. - Modul 3: RAG-Pipeline
Dokumente laden, aufteilen, indexieren, abrufen und mit einem LLM beantworten lassen. - Modul 4: Evaluation
Antwortqualität, Quellenbezug, Testfragen, Regressionstests und menschliche Review-Prozesse. - Modul 5: Produktintegration
API-Anbindung, Kosten, Datenschutz, Logging, Fallbacks und UI-Grundlagen.
Praxisbezug
Mini-Projekt für Portfolio und CV
Mini-Projekt: Ein RAG-Prototyp für eine kleine Wissensbasis, inklusive Quellenanzeige, Testfragen und kurzer Risikoanalyse.
Wichtig ist, dass am Ende nicht nur ein Zertifikat steht. Für Bewerbungen zählt ein nachvollziehbarer Beleg: Was war das Problem, welche Daten oder Tools wurden genutzt, was ist das Ergebnis und wo liegen die Grenzen?
- LLM Engineer
- AI Engineer
- GenAI Consultant
- Applied AI Engineer