Generative KI meistern | Online Kurs

Programmübersicht

Lerne die Grundlagen von KI, maschinellem Lernen und Generativer KI, einschliesslich Text-, Bild- und Audiomodellen
Verstehe, wie grosse Sprachmodelle Texte vorhersagen, Chatbots optimieren und ethische Herausforderungen bewältigen
Sammle praktische Erfahrung beim Entwickeln KI-gestützter Anwendungen mit Replit, Google Scripts und Python
Erkunde Retrieval-Augmented Generation (RAG), passe GPT-Modelle an und implementiere Sicherheitsmassnahmen für KI
Nutze Google Colab, Hugging Face und APIs, um Sprachmodelle in reale Anwendungen zu integrieren
Entwickle KI-Workflows ohne Programmierung mit LangFlow und ComfyUI und erstelle intuitive Benutzeroberflächen
Wende Dein Wissen in einem Abschlussprojekt an und erforsche, wie KI in Unternehmen und kreativen Branchen eingesetzt wird

course report award 2025 for best European bootcamp

Bevorstehende Termine

Kursdaten

26. Mai - 02. Juli

Anmeldefrist

25. Mai

Gebühr

2'500 EUR

Format

Online

Bewerben

Kursdaten

08. Sept. - 15. Okt.

Anmeldefrist

07. Sept.

Gebühr

2'500 EUR

Format

Online

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Zeitplan

Di
Online
- 18.00 - 19.00Vorlesung
- 19.00 - 21.00Praxisübungen
Do
Online
- 18.00 - 19.00Vorlesung
- 19.00 - 21.00Praxisübungen

VorlesungLerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.

PraxisübungenBearbeite eine Reihe interessanter und anspruchsvoller Übungen, die sich auf die in der vorherigen Lektion behandelten Themen beziehen.

Finanzierungsformen

Wir bei Constructor Nexademy sind der Meinung, dass die Finanzen niemals ein Hindernis für den Zugang zu einer Weiterbildung sein sollten, die dem Einzelnen helfen kann, seine Ziele zu erreichen. Deshalb bieten wir diverse Finanzierungsmöglichkeiten an, um unsere Kurse für eine Vielzahl von Studenten zugänglich zu machen. Ausserdem arbeiten wir mit externen Organisationen zusammen, die bedürftigen Personen finanzielle Unterstützung gewähren können.

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Our Alumni Stories

Leal Oburoglu

Wurde vom Associate Researcher zum Startup Founder bei Sci.Alpha

Mastering Generative AI

❝Ich empfehle diesen Kurs auf jeden Fall. Ich denke, jeder sollte ihn in jeder Karrierephase belegen. Je früher wir über generative KI lernen, desto besser, da sie sich schnell weiterentwickeln wird!❞

Was Du lernen wirst

Tag 1
Einführung in die Grundlagen der KI
- KI-Grundlagen: Erlernen der Grundlagen von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning und ihrer Unterschiede.
- Generative KI: Einführung in Kernkonzepte wie Sprachmodelle, Bildmodelle und Audiomodelle.
- KI-Landschaft: Verstehen, warum KI wichtig ist, Lernarten und Karrieremöglichkeiten in der KI-Branche.
Tag 2
KI-Chatbots und Prompt Engineering
- Transformer: Verstehen, wie KI-Chatbots mit Transformer-Architektur und Token-Verarbeitung funktionieren.
- Prompt Engineering: Grundlagen des Prompt Engineerings und Vergleich von KI-Chatbot-Plattformen.
- Grenzen: Erkennen von Halluzinationen, Reasoning-Lücken und ethischen Herausforderungen bei KI-Modellen.
Tag 3
Praktisches LLM Engineering
- LLM Engineering: Software-Engineering-Denkweise für LLM-basierte Anwendungen entwickeln.
- Praktisches Coding: Programmieren in Replit, Code debuggen und Mini-Projekte erstellen.
- Prototyping: Prototyping-Tools mit Google Scripts zur Integration von LLMs erstellen.
Tag 4
RAG, Custom GPTs und KI-Sicherheit
- RAG-Architektur: Erforschung von Retrieval-Augmented Generation mit Vektorisierung und Embeddings.
- Custom GPTs: Erstellung von Custom GPT-Modellen und Erkundung lokaler Modellbereitstellungen.
- KI-Sicherheit: Sicherheitsbedrohungen wie Prompt Injection und praktische Abwehrmassnahmen.
Tag 5
Google Colab, Python und kommerzielle/OSS LLMs
- Google Colab: Python-Notebooks einrichten, um LLMs auszuführen und zu experimentieren.
- LLM-APIs: Nutzung der Hugging Face- und OpenAI-APIs für Open-Source- und kommerzielle Modelle.
- Live Coding: Teilnahme an praktischen Coding-Übungen zur Integration von LLMs in Anwendungen.
Tag 6
Entwicklung benutzerfreundlicher KI-Schnittstellen
- LangChain: Einführung in LangChain für den Bau konversationeller KI-Anwendungen.
- Chatbot-Speicher: Chatbots mit Kontextbeibehaltung und Multi-Turn-Konversationen bauen.
- UI-Design: Benutzerfreundliche KI-Schnittstellen für optimale Nutzererfahrungen erstellen.
Tag 7
LLM Engineering ohne Code zu schreiben
- LangFlow: Nutzung von LangFlow zur visuellen Workflow-Erstellung ohne Code.
- No-Code-Chatbots: LLM-basierte Chatbots konzeptionell mit Drag-and-Drop-Tools entwerfen.
- Workflow-Patterns: Konversationsstrategien verfeinern und reale Workflow-Beispiele erkunden.
Tag 8
ComfyUI-Grundlagen
- ComfyUI: Erlernen, wie man mit ComfyUI Generative KI-Schnittstellen erstellt.
- Visuelle Flows: Benutzerfreundliche Flows entwerfen und KI-Funktionen ohne Code integrieren.
- Bildgenerierung: Bildgenerierungs-Pipelines mit dem knotenbasierten System von ComfyUI erstellen.
Tag 9
Kreative Generative KI
- Kreative KI: Erforschung von KI für Musik-, Bild- und Videokreationen mit Online-Tools.
- Text-to-Image: Bilder und Kunstwerke mit Textprompts und KI-Modellen generieren.
- Multimedia: Experimentieren mit Text-to-Music und Image-to-Video Tools für kreative Projekte.
Tag 10
Business Model Canvas & Branchenanwendungsfälle
- Geschäftsstrategie: KI-Lösungen auf reale Geschäftsstrategien mit dem Business Model Canvas anwenden.
- Fallstudien: KI-Anwendungen in IT, Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel analysieren.
- KI-Startups: Von erfolgreichen KI-Startups lernen und häufige Fallstricke verstehen.
Tag 11
Capstone-Projekt
- Capstone-Projekt: Eine ausgefeilte Generative-KI-Lösung vom Konzept bis zur Präsentation erstellen.
- Portfolio: Mit einem Portfolio-Projekt abschliessen, das LLM-, Prompt-Engineering- und UI-Design-Fähigkeiten demonstriert.
- Betreuung: Anleitung von Dozent:innen erhalten, um Projektumfang und Umsetzung zu verfeinern.
Tag 12
Capstone-Projekt Präsentation
- Präsentation: Die finale Lösung präsentieren und Feedback von Kolleg:innen und Dozent:innen erhalten.
- Demo: Eine Live-Demonstration der eigenen Generative-KI-Anwendung vorführen.
- Reflexion: Wichtige Erkenntnisse besprechen und nächste Schritte für die KI-Weiterentwicklung planen.

Bewerbungsverfahren

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Schliesse die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Intensivkurses ab (nur für Anfänger)
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FAQs

Wie ist der Tagesablauf?
Jeder Kurs beginnt mit einer 60-70-minütigen Einführung in ein neues Thema, gefolgt von 2 Stunden geführten Übungen mit Hilfe unserer Lehrer und Lehrassistenten. Während der Q&A Sitzungen (am Montag und 20 Minuten vor jedem Kurs) bist du völlig frei, dich mit anderen zu verbinden und Fragen zur Python-Programmierung zu stellen, entweder zum Kurs und den Übungen oder zu deinen persönlichen Projekten.
Wie unterscheidet sich dieser Kurs von anderen Online-Schulungen zum Selbststudium?
Die meisten Kurse zum Selbststudium sind ein guter Anfang. Sie gehen jedoch nicht in die Tiefe der Probleme, mit denen Programmierer in der Anfangsphase in ihrem Programmieralltag konfrontiert sind, noch bekommen sie Hilfe, wenn es wirklich darauf ankommt. Das ist nicht die Philosophie von Constructor Academy. Wir sind für dich da. Jeder einzelne Lernende bekommt die Aufmerksamkeit, die er verdient, von unserem erfahrenen Team von Ausbildern und Mentoren.
Wie unterscheidet sich der Lehrplan von Constructor Academy's von anderen Schulen?
Constructor Academy hat mehr als 1000+ Full-Stack Engineers und Data Scientists ausgebildet. Dadurch hat das Constructor Academy-Team ein tiefgreifendes Verständnis dafür entwickelt, welche Fähigkeiten auf dem Markt am meisten gefragt sind und welche Teile der Technologie bei der Arbeit mit Daten am wichtigsten sind.
Wie gut muss ich programmieren können?
Kreativität, logisches Denken und Urteilsvermögen sind am wichtigsten. Grundkenntnisse in einer Programmiersprache, wie Python, sowie ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse, maschinellem Lernen und NLP zu haben, ist nützlich. Wenn du ein absoluter Neuling auf dem Gebiet der Technologie bist, erhältst du Einführungsmaterial, das für einen Zeitraum von sieben Tagen konzipiert ist, um sicherzustellen, dass du in der Lage bist, den Kurs vollständig zu absolvieren.
Bekomme ich ein Zertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses/Programms?
Ja, nach erfolgreichem Abschluss des Kurses oder Programms erhältst du sowohl ein digitales als auch ein gedrucktes Zertifikat von der Constructor Academy. Diese Zertifikate dienen als offizielle Anerkennung deiner Leistung und können deinem Lebenslauf, deinem LinkedIn-Profil oder deinem Portfolio hinzugefügt werden.

Kontakt

Zertifikat von Top Coding Schule

Erhalte ein Zertifikat von Constructor Nexademy, einer der weltweit führenden Coding-Akademien. Teile Dein Zertifikat in sozialen Netzwerken, CVs und mehr. Fördere Deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten.

Bevorstehende Veranstaltungen

Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.

Constructor Nexademy Open Day: Zurich & Munich
21. Apr 26, 05:00 PM - 07:00 PM GMT+2
Zurich & Munich campus
Bereit für deinen nächsten Karriereschritt? Dann besuche uns am 21. April von 17:00 bis 19:00 Uhr an unseren Standorten in Zürich und München beim Tag der offenen Tür. Da unser nächster Jahrgang bereits im Mai startet, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, unsere neuen Programme kennenzulernen und herauszufinden, welcher Weg am besten zu deinen Zielen passt. Das erwartet dich: Lerne unsere Programme kennen Entdecke unsere neuen Studiengänge in DevOps, LLMOps und Webentwicklung sowie unser Flaggschiff-Programm Data Science & AI und unsere spezialisierten Kurse in Python und Mastering Generative AI. Hol dir den Karriere-Boost Erfahre mehr über aktuelle Trends auf dem Tech-Arbeitsmarkt, wie KI die Branche verändert – und wie unsere Programme dir helfen, langfristig relevant und gefragt zu bleiben. Sprich mit unseren Expert:innen Tausche dich direkt mit unseren Dozent:innen aus und höre von Absolvent:innen, die den erfolgreichen Wechsel in die Tech-Welt bereits geschafft haben. Stell all deine Fragen Ob Inhalte, Lernmethodik, Finanzierung oder Karriereunterstützung – wir nehmen uns Zeit für deine Fragen und beraten dich persönlich. Nutze die Gelegenheit, mehr über deinen Einstieg in die Tech-Branche zu erfahren – und wie wir dich auf diesem Weg unterstützen können. Sichere dir jetzt deinen Platz!

Lehrkräfte

Dr. Ekaterina Butyugina

Data Science Program Manager & Instructor

Dr. Ekaterina Butyugina ist Programmmanagerin und Dozentin für Datenwissenschaft an der Constructor Nexademy. Sie bringt über 10 Jahre Erfahrung in angewandter Mathematik, Computerwissenschaft und maschinellem Lernen in ihre Arbeit mit Studierenden und Industriepartnern ein. Mit ihrem Hintergrund in der Wissenschaft und als KI-Beraterin für die Industrie hat sie sich darauf spezialisiert, Fachleuten dabei zu helfen, praktische Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI-Strategie zu entwickeln. Sie ist bestrebt, ihr Fachwissen zu diesen Themen mit einem praxisorientierten, interaktiven Unterrichtsansatz weiterzugeben.

Pablo Aumente Gallego

Founder and Generative AI Instructor

Pablo Aumente, ein erfahrener Architekt mit über 15 Jahren Berufserfahrung, absolvierte sein Studium an der ETSA Sevilla und hält einen MAS in Architektur von der ETH Zürich. Seine Karriere umfasst Arbeiten mit Santiago Calatrava und mehreren Schweizer Firmen. 2023 gründete er Brave Studio GmbH, das sich auf die Integration von Technologie in der Architektur konzentriert. Aumente widmet sich auch der Vermittlung von Architekturwissen und genießt Kunst und Sport.

Matteo Ghilotti

Senior Data Scientist and Instructor

Matteo Ghilotti, ein Datenexperte mit zwei Master-Abschlüssen, ist auf AI, Machine Learning und Data Science spezialisiert. Mit über 10 Jahren Erfahrung verbindet er technisches Know-how mit betriebswirtschaftlichem Verständnis, um komplexe Probleme zu lösen. Seine Leidenschaft für Innovation zeigt sich in seiner Arbeit in interdisziplinären Teams, wo er seine Fähigkeiten in Business Intelligence, Software Engineering und Finanzmärkten einsetzt.

Elena Labzina

Generative AI and ChatGPT Instructor

Sie kommt aus der Politikwissenschaft und der Statistik und hat sich, angetrieben durch ihr Interesse am digitalen Einfluss auf die sozialen Medien, auf die Schnittstelle zwischen Computer- und Sozialwissenschaften verlegt. Ihr Fachwissen erstreckt sich auf angewandtes maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, wobei sie sich auf Bereiche wie kausale Schlussfolgerungen, Wissensabfrage und Deep Learning konzentriert. Sie zeichnet sich durch die Entwicklung von Datenstrukturen und -prozessen aus, um das Verständnis und die Entscheidungsfindung angesichts der Herausforderungen der digitalen Gesellschaft zu verbessern. Mit ihrer Arbeit befasst sie sich mit dem komplexen Zusammenspiel zwischen Technologie, Daten und menschlichem Verhalten und trägt sowohl zu technologischer Innovation als auch zu gesellschaftlichen Erkenntnissen bei.

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