Overview: Generative-AI-Kurs in Bayern

Gemacht für Builder aus Bayern

Jedes Modul endet mit etwas Funktionierendem — einer RAG-Pipeline, einem Agent, einer Eval-Suite —, live gebaut mit Peers aus Bayern und darüber hinaus. Das geht über Prompting hinaus, hinein in das eigentliche Engineering hinter produktivem GenAI.

Lehrplan im Überblick

Modul 1: Prompt Engineering und strukturierte Chains

Teilnehmende aus Bayern lernen strukturiertes Prompt-Design und Function Calling — nicht nur einzelne Prompt-Tricks.

Behandelte Themen

• Prompt-Architektur und Function Calling
• Validierung strukturierter Ausgaben
• Mehrstufige Prompt-Chains

Modul 2: RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken

Als Teilnehmender aus Bayern eine funktionierende Retrieval-Augmented-Generation-Pipeline von Anfang bis Ende bauen.

Behandelte Themen

• Chunking- und Ingestion-Strategie
• Auswahl und Indexierung von Vektordatenbanken
• Bewertung der Retrieval-Qualität

Modul 3: Agents und Tool Use

Einen Agent bauen, der Tools zuverlässig nutzt — für Teilnehmende aus Bayern, die über Single-Turn-Prompting hinausgehen wollen.

Modul 4: Evals, Guardrails und Deployment

Das Gebaute mit Monitoring und Sicherheits-Guardrails ausrollen.

So läuft die Kohorte ab

Format und Zeitplan

Live, projektbasierte Kohorte

Vollständig online, live über Zoom, für Lernende und Peers aus Bayern in jedem Modul.

Für wen dieser Kurs geeignet ist

Engineers und Builder

Engineers aus Bayern, die die Architektur hinter produktivem GenAI wollen — nicht nur API-Basics.

Technische Gründerinnen und Gründer

Gründerinnen und Gründer aus Bayern, die ein LLM-gestütztes Produkt bauen und über einen fragilen Prototyp hinauskommen müssen.

Ergebnisse und Unterstützung

Portfolio-Projekt

Teilnehmende aus Bayern verlassen den Kurs mit einem funktionierenden RAG- oder Agent-Projekt, das sie Arbeitgebern zeigen können.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python empfohlen

Der Kurs fokussiert sich für Teilnehmende aus Bayern auf Architekturentscheidungen, nicht auf Syntax-Grundlagen.

Hinweis

Behandelt OpenAI, Anthropic (Claude) und Open-Source-Modelle, damit Teilnehmende aus Bayern nicht auf das Denkmodell eines einzelnen Anbieters festgelegt sind.

Kurzantwort

Der Generative-AI-Kurs in Bayern ist ein praxisnahes, projektbasiertes Programm zu Prompt Engineering, RAG-Pipelines, Agents und Evals — dem Engineering hinter produktiven LLM-Systemen, nicht nur Prompting-Tricks. Er richtet sich an Engineers und technische Gründerinnen und Gründer aus Bayern, die einen fragilen Prototyp production-ready machen wollen, und lohnt sich, wenn dein Ziel ein funktionierendes Portfolio-Projekt ist, nicht nur theoretisches Verständnis davon, wie LLMs funktionieren.

Der Vergleich mit kostenlosen YouTube-Tutorials oder API-Dokumentation

• Du baust während der Kohorte eine funktionierende RAG-Pipeline, einen Agent und eine Eval-Suite — statt nur zuzusehen, wie jemand anderes das tut
• Behandelt OpenAI, Anthropic (Claude) und Open-Source-Modelle zusammen, damit Teilnehmende aus Bayern nicht an die Dokumentation und das Denkmodell eines einzelnen Anbieters gebunden sind
• Live-Feedback zu deinen Architekturentscheidungen von einem Praktiker, der produktive GenAI-Systeme ausliefert — nicht ein Kommentarbereich
• Strukturierter Aufbau von Prompting über RAG, Agents, Evals bis Deployment — statt verstreuter Einzeltutorials

Warum sich Builder aus Bayern für Deepak Suhag entscheiden

Unterrichtet von jemandem, der produktive GenAI-Systeme für Kunden ausliefert — kein Kurs, der nur aus Dokumentation zusammengestellt wurde.