Meistere AI/ML Engineering – von der Datenbasis bis zum autonomen KI-Agenten. Diese praxisnahe Weiterbildung liefert dir das tiefe technische Know-how und die Projekterfahrung, die du für deinen Erfolg im AI Engineering brauchst.
Hier baust du dir das nötige Fundament für den gesamten Stack auf: von klassischem Machine Learning und Deep Learning über LLMs bis hin zu komplexen Multi-Agenten-Systemen. Du arbeitest direkt mit Tools wie LangGraph, PydanticAI oder Langfuse und lernst in der Praxis, wie man autonome Agenten entwickelt und absolut verlässlich macht.
Das lernst du in unserer Agentic Machine Learning Engineering Weiterbildung
Richte deine professionelle Data-Science-Umgebung ein, meistere Git sowie die Kommandozeile und frische deine Python-Kenntnisse für die Datenmanipulation und -visualisierung auf. Anschließend wendest du diese Grundlagen direkt an, um eine vollständige explorative Datenanalyse (EDA) auf einem realen Datensatz durchzuführen.
Lerne die Grundlagen von ML und KI, indem du Klassifikations- und Regressionsverfahren über Standard-Workflows anwendest. Du optimierst Modelle mittels Hyperparameter-Tuning, Feature Engineering, Regularisierung und Kreuzvalidierung, verstehst das Gradientenverfahren und schreibst wiederverwendbaren Python-Code.
Erweitere deine Skills anschließend mit Decision-Tree-Ensembles, Boosting sowie dem Umgang mit unbalancierten Daten und nutze Clustering sowie Dimensionsreduktion für reale Geschäftsprobleme.
Du erforschst Deep Learning anhand von künstlichen und konvolutionalen neuronalen Netzen und lernst, wie die Backpropagation das Gradientenverfahren erweitert, um tiefe Modelle zu trainieren. Anschließend baust und trainierst du neuronale Netze mithilfe eines industrieweit führenden Deep-Learning-Frameworks und wendest Transfer Learning auf Aufgaben der Bildklassifikation an.
Du gehst vom klassischen Machine Learning über zu modernen Large Language Models, indem du die Transformer-Architektur und die grundlegenden Mechanismen hinter LLMs verstehst. Du sammelst praktische Erfahrung im Umgang mit LLM-APIs sowie Prompt Engineering, baust ein vollständiges Retrieval-Augmented Generation (RAG) System auf und lernst, wann und wie man Modelle feintunt (Fine-Tuning).
Du entwickelst Agenten mit persistentem Wissen und Gedächtnis, wobei du agentische RAG-Patterns, adaptives Retrieval-Routing sowie Speicherarchitekturen meisterst, die von kurzfristigem Kontext bis hin zu graphbasiertem, langfristigem Abruf reichen.
Du wechselst von Notebooks zu strukturierten GitHub-Repositories und entschlüsselst die Grundlagen der Agentic AI. Du implementierst den zentralen Agent-Loop von Grund auf, refactorst den Code auf ein führendes Framework und veröffentlichst deinen ersten End-to-End-Agenten mit Sandboxed-Tools.
Danach meisterst du robuste, zustandsorientierte Workflows: Du implementierst Streaming, Human-in-the-Loop-Freigaben mit strikter Idempotenz und integrierst lückenlose, produktionsreife Observability.
Du erlangst Routine im modernen Agent-Stack: Du nutzt und erstellst Tool-Protokolle, arbeitest mit autonomen Frameworks (Hooks & Subagenten) und wendest typsicheres, vertragsbasiertes Design an.
Schließlich orchestrierst du Multi-Agenten-Systeme mit dem optimalen Pattern und stimmst die Architektur perfekt auf Kosten und Latenz ab.
Du veröffentlichst produktionsreife Agenten mit strenger Evaluierung sowie tiefgestaffelter Sicherheit (Defense-in-Depth) und erlangst ein fundiertes Praxiswissen über AI Governance und die Verpflichtungen des EU AI Acts.
Das Abschlussprojekt beginnt mit der Planung: Du entwirfst die Architektur und baust eine erste End-to-End-Implementierung inklusive Tool-Integrationen, Wissensabruf und Speicher auf. Anschließend optimierst du dein System iterativ anhand einer Evaluierungssuite und holst dir Feedback zu deinem Zwischenstand ein. Zum Schluss härtest du den Agenten mit Defense-in-Depth-Sicherheit, bringst ihn live (Deployment) samt Observability-Dashboards und präsentierst dein fertiges System in einer Live-Abschlusspräsentation.
Die aktuellsten und gefragtesten Kompetenzen auf dem Markt:
Entwickle und evaluiere Pipelines für überwachtes und unüberwachtes Lernen mit scikit-learn und XGBoost.
Konstruiere und trainiere Convolutional Neural Networks (CNNs) mit TensorFlow/Keras und nutze Transfer Learning.
Baue vollständige Retrieval-Augmented Generation-Systeme mittels fortgeschrittenem Prompt Engineering und Vektordatenbanken.
Entwickle typsichere, robuste und transparente Agenten-Workflows mit LangGraph und PydanticAI.
Orchestriere komplexe Worker-, Supervisor- und Swarm-Architekturen – optimiert auf Kosten und Latenz.
Implementiere produktionsreife Agenten via Modal – inklusive lückenloser Observability und voller Konformität mit dem EU AI Act.
Unser Career Service hilft dir dabei, deine neuen Fähigkeiten in deinen nächsten Job umzuwandeln – mit CV-Reviews, LinkedIn-Feedback und Interview-Coaching.
Head of Data Science & AI
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Spicedlinge arbeiten bei deinen Lieblingsfirmen:
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Wenn du in Deutschland arbeitslos gemeldet bist (oder bald sein wirst), können mit einem Bildungsgutschein die vollständigen Kosten für deine Weiterbildung übernommen werden.
Mehr Informationen dazu findest du auf unserer Seite zur Finanzierung deines Coding Bootcamps mit einem Bildungsgutschein.
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Unsere Option des Zahlungsaufschubs soll auch denjenigen, die nicht in der Lage sind, im Voraus alles oder in Raten zu zahlen, die Teilnahme ermöglichen. Die Kursgebühr kann zu einem späteren Zeitpunkt nachgezahlt werden.
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