Generative-AI-Kurs in Mainz
Für Engineers und Builder aus Mainz geht dieser Kurs über Prompting hinaus — hinein in das Engineering hinter produktivem GenAI.
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Gemacht für Builder aus Mainz
Jedes Modul endet mit etwas Funktionierendem — einer RAG-Pipeline, einem Agent, einer Eval-Suite —, live gebaut mit Peers aus Mainz 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 Mainz 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 Mainz 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 Mainz, 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 Mainz in jedem Modul.
Für wen dieser Kurs geeignet ist
Engineers und Builder
Engineers aus Mainz, die die Architektur hinter produktivem GenAI wollen — nicht nur API-Basics.
Technische Gründerinnen und Gründer
Gründerinnen und Gründer aus Mainz, die ein LLM-gestütztes Produkt bauen und über einen fragilen Prototyp hinauskommen müssen.
Ergebnisse und Unterstützung
Portfolio-Projekt
Teilnehmende aus Mainz 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 Mainz auf Architekturentscheidungen, nicht auf Syntax-Grundlagen.
Hinweis
Behandelt OpenAI, Anthropic (Claude) und Open-Source-Modelle, damit Teilnehmende aus Mainz nicht auf das Denkmodell eines einzelnen Anbieters festgelegt sind.
Kurzantwort
Der Generative-AI-Kurs in Mainz 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 Mainz, 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 Mainz 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 Mainz für Deepak Suhag entscheiden
Unterrichtet von jemandem, der produktive GenAI-Systeme für Kunden ausliefert — kein Kurs, der nur aus Dokumentation zusammengestellt wurde.
Tools & platforms
The exact stack I use daily across growth marketing, web development, AI, and automation — no guesswork, no vendor lock-in.
Everything you need to know
Still have a question that isn't answered here? Reach out directly — I respond to every inquiry personally.
Ask a question01Brauche ich als Teilnehmer aus Mainz Python-Erfahrung?
Grundkenntnisse in Python werden empfohlen — der Kurs fokussiert sich auf Architektur, nicht auf Syntax.
02Welche LLM-Anbieter werden behandelt?
OpenAI, Anthropic (Claude) und Open-Source-Modelle.
03Ist das für Lernende aus Mainz remote verfügbar?
Ja — die Kohorte läuft vollständig online, live über Zoom.
04Erhalte ich ein Projekt, das ich Arbeitgebern in Mainz zeigen kann?
Ja — ein funktionierendes RAG- oder Agent-Projekt ist Teil des Lehrplans.
05Was kostet der Generative-AI-Kurs für Teilnehmende aus Mainz?
Die Gebühren werden in einem kurzen Erstgespräch bestätigt, da sie je nach Kohorte und aktuellen Angeboten variieren können. Teilnehmende aus Mainz sollten ein Gespräch buchen, um genaue, aktuelle Preise zu erhalten.
06Was ist der Unterschied zu kostenlosen YouTube-Tutorials zu ChatGPT oder LangChain?
Kostenlose Tutorials zeigen meist eine schmale Demo, ohne Evals, Guardrails oder Deployment abzudecken. Dieser Kurs führt Teilnehmende aus Mainz durch den gesamten Weg — Prompting, RAG, Agents, Evals und sicheres Ausrollen — mit Live-Feedback zu deinem eigenen Projekt, nicht nur einem Video zum passiven Zuschauen.
07Muss ich bereits Machine Learning kennen, um aus Mainz teilzunehmen?
ML-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Grundkenntnisse in Python werden empfohlen, da der Kurs sich auf Architekturentscheidungen statt Syntax-Grundlagen konzentriert, aber Teilnehmende aus Mainz mit allgemeinem Softwarehintergrund kommen gut mit.
08Erhalte ich ein Zertifikat oder ein Portfolio-Projekt?
Ja — Teilnehmende aus Mainz verlassen den Kurs mit einem Abschlusszertifikat und einem funktionierenden RAG- oder Agent-Projekt, das sie Arbeitgebern zeigen können — was in den meisten technischen Interviews mehr zählt als das Zertifikat selbst.
09Was, wenn ich in Rückstand gerate oder eine Session verpasse?
Sessions werden aufgezeichnet, und da jedes Modul auf ein funktionierendes Ergebnis hinarbeitet, können Teilnehmende aus Mainz verpasstes Material vor dem nächsten Modul nachholen, ohne den Faden des Projekts zu verlieren.
10Hilft dieser Kurs bei GenAI-Jobmöglichkeiten oder Gehalt in Mainz?
Praxiserfahrung mit produktivem GenAI — RAG-Pipelines, Agents, Evals — ist stark gefragt, im Verhältnis zum Angebot an Engineers, die das tatsächlich ausgeliefert haben und nicht nur einmal eine API aufgerufen haben. Das Portfolio-Projekt aus diesem Kurs ist gezielt so gestaltet, dass Teilnehmende aus Mainz es im Interview durchsprechen können.