From Zero to AI Engineer

KI-Entwickler Bootcamp

5 Tage intensives Coding. Von LLM-APIs über RAG-Systeme bis Production-Deployment. Für Entwickler mit Python-Kenntnissen.

KI-Entwickler Bootcamp - AI Engineering intensiv
5 Tage Full-Time
40h Hands-on Coding
3 Projekte Portfolio-ready
Job-ready Nach Bootcamp

Die Herausforderung für Entwickler

Warum klassische Tutorials nicht reichen

Fragmentiertes Wissen

YouTube-Videos, Blogs, Docs – alles zeigt nur Snippets, nie das vollständige Bild.

Toy Examples

Die meisten Tutorials zeigen Hello-World-Beispiele. Production-Code ist völlig anders.

Rasante Entwicklung

Frameworks ändern sich wöchentlich. Was gestern galt, ist heute deprecated.

Teure Experimente

Ohne Guidance verbrennt man schnell Budget durch ineffiziente API-Calls und Architektur.

Was Sie im Bootcamp lernen

Praxis-fokussiertes Curriculum

LLM Integration

OpenAI, Anthropic, Google APIs. Streaming, Function Calling, Tool Use.

Tag 1-2

RAG & Embeddings

Vektor-Datenbanken, Chunking-Strategien, Retrieval-Optimierung.

Tag 2-3

Agents & Workflows

LangChain, LlamaIndex, Multi-Agent-Systeme, Tool Orchestration.

Tag 3-4

Production Deployment

FastAPI, Docker, Monitoring, Cost Management, Scaling.

Tag 4-5

Warum AI Engineering boomt

340% Nachfragesteigerung AI Engineers 2024
120k€ Durchschnittsgehalt Senior AI Engineer
78% Unternehmen suchen LLM-Expertise
5 Tage vom Entwickler zum AI Engineer

Was Absolventen bauen

Echte Projekte aus dem Bootcamp

Projekt 1

Enterprise Chatbot

RAG-basierter Support-Bot mit Zugriff auf interne Dokumentation.

Projekt 2

Document Processor

Automatische Extraktion und Klassifizierung aus PDFs und E-Mails.

Projekt 3

Code Assistant

Multi-Agent-System für Code-Review und Dokumentation.

Bonus

Ihr eigenes Projekt

Im letzten Tag setzen Sie einen eigenen Use Case um.

Das 5-Tage-Curriculum

Strukturierter Weg zum AI Engineer

01

Tag 1: Foundations

LLM-Grundlagen, API-Integration, Prompt Engineering Best Practices, erste Anwendung.

02

Tag 2: Embeddings & RAG

Vektor-Datenbanken (Pinecone, Weaviate), Chunking, Retrieval-Strategien.

03

Tag 3: Agents & Tools

LangChain Deep Dive, Function Calling, Tool Use, Agent Workflows.

04

Tag 4: Production

FastAPI, Docker, Observability, Cost Optimization, Security.

05

Tag 5: Capstone Project

Eigenes Projekt umsetzen, Code Review, Portfolio-Präsentation.

Was Sie mitnehmen

GitHub Portfolio

3 production-ready Projekte für Ihr GitHub-Profil.

Codebase & Templates

Komplettes Starter-Kit mit Best-Practice-Code.

Alumni-Netzwerk

Zugang zur Slack-Community für Austausch und Jobs.

Lifetime Updates

Kursmaterial wird laufend aktualisiert.

Zertifikat

Offizielles AI Engineer Bootcamp Certificate.

30 Tage Support

Nach dem Bootcamp: Fragen per Slack beantworten wir.

Tech Stack im Bootcamp

Python 3.11+ OpenAI API Claude API LangChain LlamaIndex Pinecone Weaviate ChromaDB FastAPI Docker Streamlit Weights & Biases

Häufig gestellte Fragen

Solide Python-Kenntnisse (Funktionen, Klassen, async/await) sind Voraussetzung. Erfahrung mit APIs ist hilfreich, wird aber am ersten Tag aufgefrischt. Kein ML/AI-Vorwissen nötig.

5 Tage, 9-17 Uhr, in unserem Trainingscenter oder remote via Zoom. Vormittags Theorie mit Live-Coding, nachmittags Hands-on Labs. Täglich Code Reviews.

Laptop mit 16GB RAM, Python 3.11+ installiert, Docker Desktop. Wir stellen einen Setup-Guide und alle API-Keys für das Bootcamp.

Die Investition liegt bei 3.490 EUR pro Person inklusive Verpflegung, API-Credits und Zertifikat. Frühbucher- und Teamrabatte verfügbar.

Ja, wir bieten Inhouse-Bootcamps ab 4 Teilnehmern an. Auch mit angepasstem Curriculum auf Ihre Tech-Stack.

Die Nachfrage übersteigt das Angebot deutlich. Viele Absolventen berichten von Job-Angeboten noch während des Bootcamps. Wir haben Partnerschaften mit HR-Agenturen.

Werden Sie AI Engineer

Intensives Hands-on-Training mit echten Projekten. Begrenzte Teilnehmerzahl für individuelle Betreuung.