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Jonas Felix
Spring AI: Intelligente Applikationen mit Java
Schulung & Kurs
Softwaresysteme mit KI-Fähigkeiten entwickeln und erweitern. Erlebe, wie du moderne Sprachmodelle mit Java und Spring AI in Applikationen einbettest und damit intelligente Anwendungen baust.
Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz hat unsere Welt revolutioniert und unzählige neue Möglichkeiten eröffnet. Anwendungen mit fortgeschrittenen Sprachfähigkeiten lassen sich heute effizienter und mit weniger Komplexität entwickeln.
In diesem Kurs stehen Java-Bibliotheken wie Spring AI im Fokus. Behandelt werden zentrale Themen wie die Auswahl geeigneter Sprachmodelle (LLMs), Prompt Engineering sowie die Interaktion mit KI-Systemen.
Durch praxisorientierte Hands-on-Sessions lernst du den Einsatz verschiedener Modelle für Szenarien wie Chat-Interaktionen, Bildgenerierung und Audio-Transkription. Du gewinnst konkrete Einblicke, wie sich die Werkzeuge von Spring AI nutzen lassen, um intelligente, enterprise-taugliche Anwendungen zu entwickeln.
Kurse für Teams:
Gerne führen wir zugeschnittene Kurse für euer Team durch - vor Ort, remote oder in unseren Kursräumen.
Kursinhalt:
– Einführung in LLMs und Spring AI:
... - Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Sprachmodelle
... - Überblick über das Spring AI Framework
– Grundlagen der KI-Interaktion:
... - Prompts und Ausgabe-Parsing verstehen
... - Erste Schritte mit Chat-Modellen
... - Strukturierte Antworten verarbeiten
– Prompt-Techniken und erweiterte Konzepte:
... - Prompt Engineering Best Practices
... - Stuffing, Chaining und Strukturierung von Prompts
... - Optimierung der Modell-Interaktion
– Retrieval Augmented Generation (RAG):
... - Eigene Daten mit LLMs nutzen
... - Vektordatenbanken und Embeddings
... - Implementierung von RAG-Patterns
– Funktionsaufrufe und strukturierte Ergebnisse:
... - APIs und Systemintegration
... - Function und Tool Calling mit Spring AI
... - MCP Client und Server
– Medienintegration:
... - Bilderzeugung mit KI-Modellen
... - Audio-Transkription und Sprachverarbeitung
... - Multimodale Anwendungen entwickeln
– Fortgeschrittene Praktiken:
... - Evaluierung und Qualitätssicherung
... - Observability und Monitoring
... - Chat Memory und Guardrails
– Multi-Model-Ansätze:
... - Lokale und Cloud-Modelle kombinieren
... - Modell-Auswahl und -Optimierung
... - Kosteneffiziente KI-Strategien
– Agentic Patterns:
... - KI-gestützte Agenten für komplexe Aufgaben
... - Workflow-Automatisierung mit KI
... - Autonome Systeme entwickeln
– Ausblick und Best Practices:
... - Trends in der KI-Entwicklung
... - Produktive KI-Anwendungen betreiben
Wir konzentrieren uns auf die Vertiefung und das Verständnis einer spezifischen Auswahl von Themen.
Disclaimer: Der effektive Kursinhalt kann, abhängig vom Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen von obigen Angaben abweichen.
Ob wir es Schulung, Kurs, Workshop, Seminar oder Training nennen, wir möchten Teilnehmer/innen an ihrem Punkt abholen und mit dem nötigen praktischen Wissen ausstatten, damit sie die Technologie nach der Schulung direkt anwenden und eigenständig vertiefen können.
Ziel:
In diesem Kurs erlangen die Teilnehmer praktische Erfahrung mit Spring AI und verschiedenen Sprachmodellen. Sie lernen sofort anwendbare Techniken für KI-gestützte Anwendungen kennen und können diese direkt auf reale Anwendungsfälle im Unternehmenskontext übertragen. Ziel ist es, Klarheit über Chancen, Grenzen und Best Practices moderner KI-Integration zu gewinnen und die Grundlagen sowie Einsatzmöglichkeiten von LLMs zu verstehen. Die Teilnehmer werden effektives Prompt Engineering anwenden, eigene Datenquellen über RAG in KI-Workflows einbinden und KI-gestützte Medienfunktionen nutzen können. Zudem lernen sie fortgeschrittene Praktiken für Qualität, Sicherheit und Skalierung kennen und können Multi-Model-Strategien sowie Agentic Patterns praktisch einsetzen.
Form:
Bewährter Mix aus Erläuterung, Live-Coding und gemeinsamem Aufbau einer umfassenden KI-Applikation mit praktischem Fokus.
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler:innen und Architekt:innen, die KI-Funktionalitäten in ihre Anwendungen integrieren möchten. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits Erfahrung in der Entwicklung von Spring- oder Java-Anwendungen haben und ihr Verständnis für KI-Integration erweitern möchten.
Voraussetzungen:
Gute Kenntnisse in Java und Spring Boot. Praktische Erfahrung mit Container-Plattformen (Docker Desktop, Podman o.ä.). Installierte Entwicklungsumgebung (Eclipse, IntelliJ IDEA, NetBeans oder VS Code). Maven und aktuelle Java-Version installiert. Laptop mit ausreichend Speicher und RAM. Unbeschränkter Internetzugang (keine restriktiven VPNs). Berechtigung, zusätzliche Software zu installieren.
Vorbereitung:
Jeder Teilnehmer erhält nach der Anmeldung einen Fragebogen und eine Installationsanleitung zugestellt. Passend zu den Antworten senden wir ein individuelles Feedback.
In-House Kurs anfragen:
In-House Kurs Anfragen
Trage dich in die Warteliste ein für weitere öffentliche Kurs-Termine. Sobald wir genügend Personen auf der Warteliste haben, klären wir einen möglichst für alle passenden Termin ab und schalten einen neuen Termin auf. Falls du direkt mit zwei Kollegen oder Kolleginnen teilnehmen möchtest, können wir sogar direkt einen öffentlichen Kurs für euch planen.
