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Schulung Professionelle KI-Entwicklung für Java-Experten
Robuste Java-Systeme mit Large Language Models (LLMs) entwickeln
Schulungsformen
Offene Schulung
- 4 Tage
- 5 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 2.530,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 4 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einer weiteren Java Schulung aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Nach dieser Schulung können die Teilnehmer eigenständig anspruchsvolle KI-Funktionalitäten mit LLMs in Java-Anwendungen integrieren - inklusive Prompt Engineering, Agentensysteme, Embeddings und RAG-Architekturen -, um professionelle und produktionsfähige Lösungen zu realisieren, die technischen, wirtschaftlichen und rechtlichen Anforderungen gerecht werden.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- 1. Einführung: KI, LLMs und Ihre Java-Anwendungen
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen der Teilnehmer.
- Was ist Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich? Eine kurze Einordnung.
- Large Language Models (LLMs) entmystifiziert: Was steckt dahinter für Java Entwickler?
- Kernkonzepte von LLMs aus Entwicklersicht (vereinfacht: Transformer, Attention).
- Die Evolution der LLMs und ihr wachsendes Potenzial für die Java-Anwendungsentwicklung.
- Typische Anwendungsfälle: Wann und wo ist der Einsatz von LLMs in Java-Projekten sinnvoll?
- LLMs im Vergleich zu menschlicher Intelligenz: Stärken, Schwächen und Synergien im Softwarekontext.
- Typische Limitierungen und Herausforderungen von LLMs (z.B. Bias, Halluzinationen ein erster Überblick).
- Chancen und neue Möglichkeiten durch LLM-gestützte Anwendungen im Java-Ökosystem.
- 2. LLMs anbinden: Provider, APIs und lokale Optionen für Java
- Überblick über führende LLM-Provider (z.B. OpenAI, Anthropic, Google) und deren Plattformen.
- Auswahlkriterien für LLM-Provider in Java-Projekten (Modellperformance, Kosten, Datenprivacy, Java-Kompatibilität).
- Verbindungsmethoden zu LLM-Services aus Java-Anwendungen:
- Nutzung populärer Java-SDKs (z.B. LangChain4j, konzeptionell Spring AI - Fokus auf Prinzipien, nicht auf ein spezielles Framework).
- Direkte API-Nutzung (HTTP-Requests, Authentifizierung, Fehlerbehandlung).
- Praktische Nutzung gängiger LLM-APIs mit Java (z.B. Chat Completions).
- Self-Hosting von LLMs für Java-Anwendungen:
- Optionen, Werkzeuge (z.B. OpenLLM, vLLM, Hugging Face Transformers mit Inference Endpoints) und Überlegungen.
- Vor- und Nachteile des lokalen Betriebs (Hardwareanforderungen, Wartung vs. Kontrolle, Datenschutz).
- Verständnis von LLM-Modelleigenschaften und deren Einfluss auf die Auswahl
- (Architekturen, Fähigkeiten, Limitierungen, Parameter wie Größe und Token-Limits).
- 3. Effektives Prompt Engineering für Java-Entwickler
- Grundprinzipien des effektiven Prompt Designs: Klarheit, Spezifität, Kontext, Rollenzuweisung (Persona).
- Das "Setup" eines Prompts: Systemnachrichten, Kontextinjektion und Stilvorgaben.
- Die "Instruction" präzise formulieren: Aufgabenstellung für das LLM.
- Iterative Prompt-Entwicklung und Teststrategien im Java-Umfeld.
- Fortgeschrittene Prompting-Techniken:
- Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompting.
- Chain-of-Thought (CoT) Prompting zur Lösung komplexer Probleme.
- Step Decomposition: Aufgaben in kleinere, handhabbare Schritte zerlegen.
- Umgang mit Prompt-Beschränkungen (Token Limits) und dynamischer Kontextualisierung.
- Struktur und Formatierung von Prompts für optimale LLM-Verarbeitung (z.B. Delimiter).
- Kontextintegration aus Code und Dokumentation für Java-spezifische Aufgaben.
- 4. Output-Verarbeitung und Function Calling in Java
- Anfordern strukturierter LLM-Outputs (z.B. JSON, XML) und deren Verarbeitung in Java.
- Strategien zur Validierung, Bereinigung (Sanitization) und zum Mapping von LLM-Antworten auf Java-Datenstrukturen.
- LLM Function Calling (Tool Use): Konzept, Anwendungsfälle und Implementierungsmuster in Java.
- Definition von aufrufbaren Java-Funktionen/Tools.
- Parameterübergabe, Ergebnisverarbeitung und Sicherheitsaspekte bei der
- Integration mit Java Business Logic.
- Entwurfsmuster für Real-Time LLM-Interaktionen in Java (z.B. Chatbots, virtuelle Assistenten).
- Umgang mit Konversationshistorie und Session-Management.
- Techniken zur Latenzoptimierung (z.B. Streaming vs. Batching).
- 5. Fortgeschrittene LLM-Architekturen: RAG und Vektordatenbanken mit Java
- Retrieval-Augmented Generation (RAG):
- Konzept, Architektur und typische Anwendungsfälle (z.B. Q&A über eigene Dokumente, aktuellere Informationen für LLMs).
- Komponenten einer RAG-Pipeline: Datenaufnahme (Ingestion), Aufbereitung (Chunking), Indexierung, Retrieval und Augmentierung der Prompts.
- Implementierungsmuster und Best Practices für RAG-Pipelines in Java-Anwendungen (Demonstration mit Spring AI als Beispiel).
- Text Embeddings:
- Grundlagen: Was sind Embeddings und wie repräsentieren sie semantische
- Bedeutung?
- Erzeugung von Text Embeddings mit LLMs über Java.
- Nutzung von Embeddings in Java für Aufgaben wie semantische Suche, Dokumentenähnlichkeit und Clustering.
- Arbeiten mit Vektordatenbanken in Java:
- Vorstellung des Konzepts von Vektordatenbanken und deren Java-Anbindung (allgemein).
- Speichern, Indexieren und Abfragen von Embedding-Sammlungen mit SQL-ähnlichen Konzepten.
- Orchestrierung komplexer LLM-Workflows in Java, die Retrieval, Generierung und Post-Processing kombinieren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG):
- 6. Multimodale LLM-Anwendungen mit Java entwickeln
- Einführung in Multimodale KI: Verarbeitung von Text, Audio, Bild und Video durch LLMs.
- Potenziale und Herausforderungen multimodaler Anwendungen im Java-Kontext.
- Verarbeitung von Bild- und Video-Input in Java:
- Grundlegende Techniken zur Vorverarbeitung (z.B. Resizing, Encoding).
- Integration mit Java-Bibliotheken für Bild-/Videoverarbeitung (z.B. konzeptionell
- OpenCV, JavaCV).
- Sprachverarbeitung in Java-Anwendungen:
- Integration von Speech-to-Text (STT) Pipelines (Audioaufnahme, Transkription).
- Integration von Text-to-Speech (TTS) Lösungen (Sprachsynthese, Stimmanpassung).
- Nutzung integrierter multimodaler LLMs aus Java-Anwendungen heraus (allgemeine Konzepte).
- Vergleich: Standalone STT/TTS-Lösungen vs. direkt integrierte multimodale LLMs.
- Best Practices für die Entwicklung multimodaler Anwendungen in Java
- (I/O-Management, Concurrency, UX-Design, Barrierefreiheit).
- 7. Entwicklung intelligenter Agenten mit Java und LLMs
- Konzepte und Architekturen intelligenter Agenten (autonom, reaktiv, proaktiv, sozial; Typen: reaktiv, deliberativ, kollaborativ, lernend).
- Vorstellung von Frameworks und Bibliotheken für die Agenten-Entwicklung mit Java-Unterstützung (Überblick und Auswahlkriterien).
- Design und Implementierung LLM-basierter Agenten in Java:
- State Management und Gedächtnis (Kurzzeit, Langzeit).
- Prompt Engineering für Agenten-Aufgaben und Multi-Step Reasoning.
- Nutzung von Function Calling für Tool-Interaktion.
- Antwortvalidierung und Ergebnisverarbeitung.
- Model Context Protocol (MCP):
- Einführung in das MCP als Standard für Tool- und Datenintegration.
- Entwicklung eines eigenen MCP-Servers in Java (Beispiel).
- Clientseitige MCP-Integration in Java-Agenten zum Einbinden des eigenen Servers (Beispiel).
- Grundlagen der Agent-to-Agent Kommunikation und Multi-Agenten-Systeme (MAS):
- Kommunikationsparadigmen (z.B. Peer-to-Peer, Publish/Subscribe).
- Überblick über Standardprotokoll-Konzepte.
- Koordinationsstrategien in MAS.
- Skalierbarkeits- und Managementaspekte für Java-Agenten (Threading, Ressourcen).
- 8. Betrieb und Optimierung von LLM-Anwendungen in Java
- Performance Tuning für LLM-basierte Java-Anwendungen:
- Techniken zur Reduktion von Inferenzlatenz (konzeptionell).
- Strategien zur Optimierung von Durchsatz und Speichernutzung (konzeptionell).
- Kostenmanagement und -optimierung:
- Strategien zur Kostenreduktion bei LLM-Nutzung (Modellauswahl, Prompt-Optimierung, Caching).
- Framework zur Berechnung und Schätzung von Kosten für LLM-Inferenz und -Deployment.
- Modell Fine-Tuning für spezifische Java-Anwendungsfälle:
- Grundlagen: Wann ist Fine-Tuning sinnvoll?
- Überblick über den Fine-Tuning-Prozess (Datenvorbereitung, Training, Evaluation - ohne tiefgehende ML-Kenntnisse).
- Parameter-effiziente Fine-Tuning Methoden (z.B. LoRA - konzeptionell).
- Umgang mit API Rate Limits und Quotas von LLM-Providern.
- Strategien zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen und komplexen Workflows.
- Konzepte zur Multi-Provider-Nutzung (z.B. für Failover, Kostenoptimierung).
- Logging und Monitoring von LLM-Interaktionen und Performance in Java-Anwendungen.
- Performance Tuning für LLM-basierte Java-Anwendungen:
- 9. Herausforderungen, Sicherheit und Integration in bestehende
- Java-Systeme
- Umgang mit typischen LLM-Herausforderungen:
- Erkennen und Mitigieren von Halluzinationen und Bias.
- Strategien zum Umgang mit veraltetem Wissen der Modelle.
- Robuste Fehlerbehandlung in LLM-basierten Java-Anwendungen:
- Identifizierung und Kategorisierung gängiger LLM-Fehlermodi.
- Implementierung von Retry-Mechanismen und Fallback-Strategien.
- LLM-spezifische Sicherheitsrisiken und Gegenmaßnahmen in Java:
- Prompt Injection: Angriffsvektoren und Verteidigungsstrategien.
- Schutz vor Data Poisoning und Model Theft (konzeptionell).
- Input-Validierung und Sanitization zur Absicherung von LLM-Interaktionen.
- Content Moderation und Output-Filterung zur Einhaltung von Richtlinien.
- Architekturmuster und Best Practices für die Integration von LLM-Funktionen in bestehende Java-Enterprise-Systeme.
- 10. Recht, Compliance, Testing und Ausblick für LLM-Anwendungen in Java
- Rechtliche Rahmenbedingungen:
- Der EU AI Act: Relevanz, Risikoklassen und Anforderungen für die Entwicklung von LLM-Anwendungen in Java.
- DSGVO-Compliance: Datenschutzaspekte bei der Verarbeitung von (potenziell) personenbezogenen Daten mit LLMs in Java-Anwendungen.
- Testing und Evaluierung von LLM-basierten Java-Systemen:
- Methoden und Strategien zur Überprüfung von Genauigkeit, Kohärenz, Bias und Sicherheit der LLM-Outputs.
- Ansätze für Regressionstests und Integrationstests im Java-Kontext.
- Abgrenzung der Schulung (Zusammenfassung der Alleinstellungsmerkmale und des Fokus).
- Zukünftige Entwicklungen und Trends im Bereich LLMs und Java-Anwendungsentwicklung.
- Ethische Überlegungen und verantwortungsvoller Umgang mit LLM-Technologie.
- Raum für praktische Übungen und Projekte (z.B. Entwicklung eines RAG-basierten Chatbots, Implementierung eines Agenten, Testen einer LLM-Integration - je nach Zeit und Teilnehmerinteresse).
- Abschlussdiskussion, Feedback und nächste Schritte für die Teilnehmer.
- Rechtliche Rahmenbedingungen:
Zielgruppe & Vorkenntnisse
Dieser Kurs richtet sich an Java-Entwickler sowie Software-Architekten. Grundlegende Java-Kenntnisse werden benötigt; hilfreich, aber nicht zwingend, sind Erfahrungen mit APIs, HTTP, JSON, Build-Tools oder Java-Frameworks. KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen via DHL zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 2026 | ||||
| 05.01.-08.01.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken | |
| 13.04.-16.04.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken | |
| 22.06.-25.06.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken | |
| 21.09.-24.09.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken | |
| 14.12.-17.12.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 2.530,00 | Köln / Online | 2.530,00 | Buchen Vormerken | |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
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