Was bietet mir der Workshop?

• Virtueller Ein‑Tages‑Workshop zur Entwicklung von AI Workflows und Agenten
• Fokus auf Prompt Engineering, Langflow, OpenAI API und Ollama
• Live-Remote-Schulung mit Trainer und 2-12 Teilnehmern via Video-Konferenzsystem

Was lernen die Teilnehmer?

Die Teilnehmer erstellen AI -Workflows und Agenten mit Cloud- und lokalen Tools. Am Ende der Schulung sind die Teilnehmer vertraut mit:

• Visuellem Workflow‑Design mit Langflow
• Python‑Agenten mit OpenAI API und Flask
• Lokale Modellen via Ollama
• Prompt  Engineering und Sicherheitsstrategien 

Für wen ist der Kurs geeignet?

Das Seminar eignet sich für Software‑ und Datenbank‑Entwickler, Data Scientists, ML Engineers und AI‑Einsteiger. Voraussetzungen für die Teilnahme sind:

• Grundkenntnisse in Python und APIs
• Verständnis von Web, Daten und Cloud
• Erste Erfahrung mit generativer AI vorteilhaft

Was erhalten die Teilnehmer?

• Eintägiger Live‑Remote-Workshop, 9:00–17:00 Uhr
• Zugang zu Langflow, OpenAI API, Ollama
• Hands‑on‑Übungen, Code‑Vorlagen, Workshop‑Unterlagen
• Teilnahmebestätigung nach Abschluss
• Zugriff auf technische Materialien vorab per E‑Mail

Warum dieser Workshop?

• Erfahrener Trainer mit langjähriger Data‑Engineering-Erfahrung und hoher Expertise
• Praxisnahe Vermittlung von AI Workflows und Agenten entwickeln
• Fokus auf Prompt Engineering, Sicherheit und Datenqualität
• Aktuelle Tools: Langflow, OpenAI API, Ollama
• Kleine Gruppe (4–12 Teilnehmer)

Agenda der IT-Schulung

Teil 1: Einführung in AI Engineering & Agenten

• Grundlagen der AI Entwicklung
  • Wichtige Begriffe (LLM, Token, Kontextfenster, Fine-Tuning vs. RAG)
  • Lokal vs. Cloud: Vor- und Nachteile, Hardware-Anforderungen
  • Sicherheit: Risiken von Prompt Injection, Data Leakage, Model Theft
  • Datenqualität: Warum gute Daten essenziell für gute Antworten sind
    
• Was sind AI Agenten?
  • Abgrenzung zu Chatbots und klassischen Automatisierungen
  • Typische Workflows und Fähigkeiten: Planung, Tool-Nutzung, Gedächtnis
    
• Architekturen und Designmuster von AI Agenten
  • ReAct, Tool-Use, Tree of Thought, Planner-Executor, Human-in-the-Loop
  • Einführung in Prompt Engineering: Strukturierte Prompts, Tools, Best Practices

Teil 2: Langflow – No-Code AI Workflows erstellen

• Überblick über Langflow
  • Architektur, Bausteine, Integration von LLMs und Tools
  • Beispiele für typische Agenten-Workflows (z. B. Reiseplaner, FAQ-Bot)
• Hands-on Session:
  • Eigene Langflow-Instanz aufsetzen
  • Einen einfachen AI Agenten bauen
  • Prompt-Ketten mit Tool-Nutzung entwerfen
    

Teil 3: AI Agenten mit Python entwickeln

• Einführung in die OpenAI API
  • Chat-Komplettierungs-API, Funktionen, Tokens, Systemprompts
  • Architektur eines einfachen Agents mit Tool-Integration
    
• Hands-on Session:
  • Mini-Agent in Flask bauen: Nutzerinteraktion über Web UI
  • Anbindung von OpenAI
    

Teil 4: AI lokal betreiben mit Ollama

• Lokale AI mit Ollama
  • Überblick: Was ist Ollama, welche Modelle sind verfügbar?
  • Systemanforderungen, Vorteile der lokalen Ausführung
    
• Hands-on Session:
  • Installation von Ollama + LLM starten (z. B. Mistral oder LLaMA)
  • Nutzung der Ollama API in einem Python-Agent
  • Prompt-Strukturen lokal testen, Antwortverhalten analysieren