Professionelle KI-Entwicklung für Java-Experten

Einstieg: KI, LLMs und ihr Einsatz in Java

• Gemeinsames Festlegen individueller Lernziele.
• Kurzer Überblick: Was bedeutet Künstliche Intelligenz?
• Large Language Models verständlich erklärt – speziell für Java-Entwickler.
• Zentrale Konzepte (Transformer, Attention) aus Entwicklersicht.
• Entwicklung und Potenzial moderner LLMs für die Java-Welt.
• Typische Einsatzfelder in Projekten: Wo lohnt sich LLM-Integration?
• Vergleich zu menschlicher Intelligenz: Stärken, Schwächen, Synergien.
• Erste Einordnung der Herausforderungen (Bias, Halluzinationen).
• Chancen und neue Möglichkeiten durch LLMs im Java-Ökosystem.

Anbindung: Provider, APIs und lokale Modelle

• Überblick führender Anbieter (z. B. OpenAI, Anthropic, Google).
• Auswahlkriterien: Performance, Kosten, Datenschutz, Java-Kompatibilität.
• Anbindungsmöglichkeiten:
• Java-SDKs (z. B. LangChain4j, Spring AI – konzeptionell).
• Direkte API-Nutzung (HTTP, Authentifizierung, Fehlerhandling).
• Praxisbeispiele für API-Calls (z. B. Chat Completions).
• Self-Hosting von LLMs: Tools (OpenLLM, vLLM, Hugging Face), Vor- und Nachteile.
• Verständnis wichtiger Modelleigenschaften (Architektur, Parameter, Token-Limits).

Prompt Engineering für Java-Entwickler

• Grundprinzipien: Klarheit, Spezifität, Kontext, Rollen.
• Aufbau eines Prompts: Systemnachricht, Kontext, Stil.
• Präzise Instruktionen formulieren und iterativ testen.
• Fortgeschrittene Techniken: Zero-/One-/Few-Shot, Chain-of-Thought, Step Decomposition.
• Strategien bei Token-Limits und dynamischer Kontextsteuerung.
• Prompts strukturieren und formatieren (z. B. Delimiter).
• Integration von Kontext aus Code und Dokumentation.

Output-Verarbeitung und Function Calling

• Strukturierte Antworten (JSON, XML) anfordern und in Java weiterverarbeiten.
• Validierung, Bereinigung und Mapping auf Java-Objekte.
• Function Calling: Definition von Funktionen/Tools in Java, sichere Übergabe und Verarbeitung.
• Muster für Echtzeit-Interaktionen (Chatbots, Assistenten).
• Umgang mit Konversationshistorie, Sessions und Latenzoptimierung.

Erweiterte Architekturen: RAG und Embeddings

• Grundlagen und typische Anwendungsfälle von RAG.
• Aufbau einer Pipeline: Ingestion, Chunking, Indexierung, Retrieval, Prompt-Augmentierung.
• Best Practices für Implementierungen in Java (z. B. mit Spring AI).
• Embeddings: Konzept, Erzeugung und Nutzung in Java (Suche, Ähnlichkeit, Clustering).
• Arbeiten mit Vektordatenbanken: Speicherung, Indexierung, Abfragen.
• Orchestrierung komplexer Workflows (Retrieval + Generierung + Post-Processing).

Multimodale Anwendungen mit Java

• Einführung in multimodale KI (Text, Audio, Bild, Video).
• Chancen und Herausforderungen im Java-Kontext.
• Bild- und Videoverarbeitung (Preprocessing, OpenCV/JavaCV).
• Sprachverarbeitung: STT- und TTS-Integration.
• Nutzung multimodaler LLMs in Java.
• Vergleich: separate STT/TTS-Lösungen vs. integrierte Modelle.
• Best Practices: I/O-Handling, Parallelisierung, UX und Barrierefreiheit.

Intelligente Agenten mit Java entwickeln

• Konzepte und Agenten-Architekturen (reaktiv, deliberativ, kollaborativ, lernend).
• Relevante Frameworks und Bibliotheken.
• Design von LLM-basierten Agenten: State Management, Prompting, Tool-Nutzung.
• Einführung ins Model Context Protocol (MCP) mit Java-Implementierung.
• Agent-to-Agent-Kommunikation: Paradigmen, Protokolle, Koordination.
• Skalierung und Management (Threading, Ressourcen).

Betrieb und Optimierung von LLM-Anwendungen

• Performance-Tuning: Latenz, Durchsatz, Speicher.
• Kostenmanagement: Optimierung, Caching, Providerwahl.
• Fine-Tuning für spezifische Anwendungsfälle (inkl. LoRA).
• Umgang mit API-Limits und Orchestrierung komplexer Abläufe.
• Multi-Provider-Strategien für Ausfallsicherheit und Kosten.
• Logging und Monitoring im Produktivbetrieb.

Sicherheit, Integration und Herausforderungen

• Erkennen und Abmildern von Halluzinationen und Bias.
• Strategien gegen veraltetes Modellwissen.
• Robuste Fehlerbehandlung, Retry-Mechanismen, Fallbacks.
• Sicherheitsaspekte: Prompt Injection, Data Poisoning, Model Theft.
• Input-Validierung, Output-Filterung und Content-Moderation.
• Architektur-Patterns für die Integration in bestehende Java-Systeme.

Recht, Compliance, Testing und Ausblick

Rechtliche Rahmenbedingungen: EU AI Act, DSGVO.

• Testing-Strategien: Genauigkeit, Bias, Regression, Integration.
• Zusammenfassung und Abgrenzung der Schulung.
• Zukünftige Entwicklungen und Trends.
• Ethische Aspekte und verantwortungsvoller Umgang.
• Praktische Übungen (z. B. RAG-Chatbot, Agenten, Integrationstests).
• Abschlussdiskussion und Feedback.