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

Upcoming Dates

Kursdaten

15. Juli - 21. Aug.

Anmeldefrist

14. Juli

Gebühr

2'500 EUR

Format

Online

Bewerben

Kursdaten

30. Sept. - 06. Nov.

Anmeldefrist

29. 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 Academy 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 zu gewähren.

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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

Woche 1
Grundlagen Generative KI und LLMs
Tag 1: Einführung in die Grundlagen der KI
- Ziel: Erlernen der Grundlagen von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning sowie eine Einführung in die Grundkonzepte der Generativen KI
- Wichtigste Erkenntnisse: Verstehen, warum KI wichtig ist, die Unterschiede zwischen verschiedenen Lernarten (überwachtes, unüberwachtes, verstärkendes und Deep Learning) sowie die Kernkonzepte der Generativen KI wie Sprach- und Bildmodelle, Audiomodelle und Karrieremöglichkeiten in der KI. Die wichtigsten Konzepte werden durch Quizfragen vertieft
Tag 2: KI-Chatbots und Prompt Engineering
- Ziel: Verstehen, wie KI-Chatbots funktionieren, mit einem Fokus auf die Transformer-Architektur, Prompt Engineering und Modellgrenzen
- Wichtigste Erkenntnisse: Vergleich von KI-Chatbot-Plattformen, Verständnis der Transformer-basierten Modelle, Tokenisierung und der Grundlagen des Prompt Engineerings sowie das Erkennen von Problemen wie Halluzinationen und ethischen Herausforderungen. Enthält Quizfragen zur Überprüfung des Gelernten
Woche 2
Tiefer Einblick in Generative KI-Tools & Sicherheit
Tag 3: Praktisches LLM Engineering
- Ziel: Entwicklung von Programmierfähigkeiten zur Erstellung einfacher Anwendungen, die auf LLMs basieren
- Wichtigste Erkenntnisse: Praktisches Programmieren in Replit, Erstellung von Mini-Projekten und Prototyping-Tools mit Google Scripts zur Integration von LLMs
Tag 4: RAG, Custom GPTs und KI-Sicherheit
- Ziel: Erforschung der RAG-Architektur, lokaler Modellbereitstellungen und Sicherheitsmaßnahmen für K
- Wichtigste Erkenntnisse: Verständnis von Vektorisierung, Embeddings und der Erstellung von Custom GPTs. Einführung in Sicherheitsbedrohungen für KI wie Prompt Injection und praktische Abwehrmassnahmen
Woche 3
Gen AI Engineering & UI-IntegrationGen
Tag 5: Google Colab, Python und kommerzielle/Oss LLMs
- Ziel: Nutzung von Python-Notebooks zur Arbeit mit Open-Source- und kommerziellen LLMs
- Wichtigste Erkenntnisse: Einrichtung einer Colab-Umgebung zur Ausführung von LLMs, Nutzung der Hugging Face- und OpenAI-APIs sowie Teilnahme an Live-Coding-Übungen
Tag 6: Entwicklung benutzerfreundlicher KI-Schnittstellen
- Ziel: Erstellung von Chatbots mit Speicherfunktion und benutzerfreundlichen KI-Schnittstellen
- Wichtigste Erkenntnisse: Einführung in LangChain, Erstellung von Chatbots mit Kontextbeibehaltung und Erkundung von UI-Designs für optimale Nutzererfahrungen
Woche 4
No-Code LLM Engineering & ComfyUI
Tag 7: LLM Engineering ohne Code zu schreiben
- Ziel: Konzeption von LLM-Workflows und Chatbots mit No-Code-Tools
- Wichtigste Erkenntnisse: Nutzung von LangFlow zur visuellen Workflow-Erstellung, Verbesserung von Konversationsstrategien und Anwendung von realen Beispielen mit optionalen Übungen zur Vertiefung
Tag 8: ComfyUI-Grundlagen
- Ziel: Erlernen, wie man mit ComfyUI Generative KI-Schnittstellen erstellt und bereitstellt
- Wichtigste Erkenntnisse: Überblick über die Tools von ComfyUI, Best Practices für benutzerfreundliche Designs und eine Anleitung zur Integration von KI-Funktionen ohne Programmierung
Woche 5
Generative Kreativität & Geschäftsanwendungen
Tag 9: Kreative Generative KI (Keine Codierung erforderlich)
- Ziel: Erforschung der künstlerischen Möglichkeiten von KI für Musik-, Bild- und Videokreationen mit Online-Tools
- Wichtigste Erkenntnisse: Experimentieren mit Text-to-Music-, Text-to-Image- und Image-to-Video-Tools, um kreative Möglichkeiten zu entdecken
Tag 10: Business Model Canvas & Branchenanwendungsfälle
- Ziel: Verbindung technischer KI-Kompetenzen mit Geschäftseinblicken durch Fallstudien aus verschiedenen Branchen
- Wichtigste Erkenntnisse: Anwendung des Business Model Canvas auf KI-Projekte, Diskussion von KI-Anwendungen in IT, Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel sowie Analyse erfolgreicher KI-Startups. Es werden häufige Fallstricke und daraus gewonnene Erkenntnisse behandelt
Woche 6
Abschlussprojekt
Tag 11 & 12: Capstone-Projekt
- Ziel: Konsolidiere deine Fähigkeiten, indem du eine Generative-KI-Lösung entwirfst, entwickelst und präsentierst – mit Feedback von Kolleg:innen und Dozent:innen
- Wichtigste Erkenntnisse: Du sammelst praktische Erfahrung in der Anwendung von LLMs, Prompt Engineering, UI-Design und ethischen Überlegungen. Außerdem präsentierst du deine finale Lösung und erhältst ein Portfolio-Projekt, das deine Fähigkeiten demonstriert

Bewerbungsverfahren

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Schliess 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.

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Bevorstehende Veranstaltungen

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

Abschlusspräsentationen unserer Full-Stack und Data Science Studenten
06. Mai 25, 04:00 PM - 06:00 PM GMT+2
Zürich, München oder online über Zoom
Sei dabei bei den Abschlusspräsentationen unserer Studierenden, bei denen sie ihre innovativen Lösungen in Data Science und Full-Stack Development vorstellen. Nutze die Gelegenheit, ihre Kreativität und technischen Fähigkeiten live in action zu erleben – mit spannenden, praxisnahen Projekten. Ob Tech-Enthusiast:in, Recruiter:in oder einfach neugierig – lass dich inspirieren, knüpfe neue Kontakte und feiere ihre Erfolge mit uns!
Infoveranstaltung
15. Mai 25, 06:00 PM - 07:00 PM GMT+2
Online über Zoom
Möchtest du deine Tech-Karriere aufs nächste Level bringen? Finde einen Kurs, der dir praxisnahe Erfahrung vermittelt, dein Portfolio stärkt und dich auf dem Arbeitsmarkt hervorstechen lässt. Am 15. Mai von 18:00 bis 19:00 Uhr hast du die Chance, an einer Live-Info-Session teilzunehmen. Dort erfährst du, wie du gefragte Skills wie JavaScript, Python und DevOps erlernst – und wie du im Product Development Kurs eine starke Go-to-Market-Strategie entwickelst. Vorgestellt werden unsere Programme in Data Science, Full-Stack, Frontend, Backend sowie unsere kompakten Kurse – darunter Python und Mastering Generative AI. Du bekommst einen Überblick über Inhalte, Karrieresupport und den Bewerbungsprozess – alles, was du brauchst, um den nächsten Schritt zu machen. Jetzt anmelden und deinen Platz sichern.
Tech Tryout Day | Open House in München
21. Mai 25, 05:00 PM - 07:00 PM GMT+2
Landsberger Straße 110, 80339 München (erster Stock des Gebäudes)
Du möchtest dich weiterbilden, weißt aber noch nicht genau, in welche Richtung – oder ob du überhaupt das Zeug für einen Tech-Job hast? Beim Tech Tryout Day führen wir dich durch interaktive Mini-Challenges, die typische Aufgaben aus technischen Bewerbungsgesprächen simulieren – zum Beispiel in den Bereichen Programmierung, Datenanalyse oder Künstliche Intelligenz. Vorkenntnisse brauchst du keine! Entdecke deine Stärken, finde heraus, welcher Bereich in der Tech-Welt zu dir passt, und lass dich von unseren erfahrenen Trainer*innen und Alumni begleiten – ganz locker und ohne Druck.
Infoveranstaltung
27. Mai 25, 06:00 PM - 07:00 PM GMT+2
Online über Zoom
Möchtest du deine Tech-Karriere aufs nächste Level bringen? Finde einen Kurs, der dir praxisnahe Erfahrung vermittelt, dein Portfolio stärkt und dich auf dem Arbeitsmarkt hervorstechen lässt. Am 27. May von 18:00 bis 19:00 Uhr hast du die Chance, an einer Live-Info-Session teilzunehmen. Dort erfährst du, wie du gefragte Skills wie JavaScript, Python und DevOps erlernst – und wie du im Product Development Kurs eine starke Go-to-Market-Strategie entwickelst. Vorgestellt werden unsere Programme in Data Science, Full-Stack, Frontend, Backend sowie unsere kompakten Kurse – darunter Python und Mastering Generative AI. Du bekommst einen Überblick über Inhalte, Karrieresupport und den Bewerbungsprozess – alles, was du brauchst, um den nächsten Schritt zu machen. Jetzt anmelden und deinen Platz sichern.

Lehrkräfte

Dr. Ekaterina Butyugina

Data Science Program Manager & Instructor

Ekaterina studierte Mathematik an der Universität und arbeitete als Nachwuchsforscherin in Russland, wo sie in Kontinuumsmechanik promovierte. Auf der Suche nach der Möglichkeit, etwas zu finden, das der Wissenschaft nahe kommt, aber dynamischer und auf das reale Leben anwendbar ist, trat sie dem Data Science-Programm bei, blieb dann als TA und schloss sich später dem Team als Data Science Consultant an. Sie arbeitet gerne mit Daten und wendet sowohl analytische als auch kreative Ansätze an, probiert neue Techniken aus und teilt sie mit anderen Menschen.

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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