Seminar Einführung Large Language Models (LLMs)

Hochschule für Life Sciences

Tauchen Sie ein in die Welt der Large Language Models (LLMs)! Erfahren Sie, wie GPT & Co. funktionieren, wie Sie LLMs datenschutzkonform nutzen und nahtlos in Ihre Anwendungen integrieren. Mit praxisnahen Tools, RAG, Embeddings und Fokus auf moderne Softwareentwicklung.

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Steckbrief

Abschluss: Teilnahmebestätigung
Lernsetting: Präsenz
Nächster Start: 17.8.2026
Dauer: 3 Tage
Unterrichtssprache(n): Deutsch
Durchführungsort(e): FHNW Campus Muttenz, Hofackerstrasse 30, 4132 Muttenz
Preis: CHF 990

Auf einen Blick

LLMs nahtlos in eigene Applikationen einbinden.
Prompts optimal formulieren (Prompt-Engineering).
Lokale Open-Source-Modelle datenschutzkonform einsetzen.
Fortgeschrittene Techniken wie Embeddings, RAG, Tool-Calls und Multi-Agency kennenlernen.
Verstehen, wie sich der Softwareentwicklungsprozess durch den Einsatz von LLMs grundlegend verändert.

Ziele und Nutzen

Sie erwerben praktisches Wissen über den Einsatz von Large Language Modellen (LLMs) wie GPT. Sie lernen, wie diese Technologie funktioniert, wo sie sinnvoll eingesetzt werden kann – und wie Sie eigene Applikationen damit gestalten und optimieren. Ein besonderer Fokus liegt auf Fragen der Privatsphäre und den Möglichkeiten, lokale Open-Source-LLMs einzusetzen.

Nach Abschluss des Seminars können Sie:

die grundlegenden Konzepte und Funktionsweisen von LLMs verstehen und erklären,
LLMs gezielt in eigene Anwendungen integrieren,
die User Experience optimal auf LLMs abstimmen,
relevante Tools und Plattformen für die Entwicklung mit LLMs sicher nutzen,
fortgeschrittene Techniken wie Embeddings, RAG, Tool Calls oder Multi-Agency-Ansätze verstehen.

Zielpublikum

Das Seminar richtet sich an Fachleute mit Programmierhintergrund, die LLMs in ihre eigenen Anwendungen und Entwicklungsprozesse einbinden möchten.

Auch FHNW-Studierende können am Seminar teilnehmen. Das gemeinsame Lernen schafft Raum für Austausch: Fachleute aus der Praxis erhalten wertvolle Einblicke in die Perspektive künftiger Fachkräfte, während Studierende von der Praxiserfahrung und dem direkten Kontakt mit potenziellen Arbeitgebenden profitieren.

Der Unterricht findet auf Deutsch statt. Passive Englischkenntnisse sind erforderlich, da Unterrichtsmaterialien teilweise auf Englisch vorliegen (z. B. Slides oder API-Dokumentationen).

Aufbau und Inhalte

Das dreitägige Seminar kombiniert theoretische Inputs mit konkreter Anwendungspraxis. Sie arbeiten direkt an Codebeispielen, testen moderne Tools und setzen das Gelernte in einem Praxisprojekt um.

Tag 1

Einführung in die Grundlagen
Prompt Engineering
Lokale Open-Source-Modelle
Arbeiten mit Entwicklungsumgebungen (IDEs)

Tag 2

Einführung in die Grundlagen
Prompt Engineering
Lokale Open-Source-Modelle
Arbeiten mit Entwicklungsumgebungen (IDEs)

Tag 3

Multi-Agenten-Ansätze (Multi-Agency)
Umsetzung eines eigenen Mini-Projekts zur praktischen Anwendung im individuellen Kontext

Dozierende

Das Seminar wird von Dozierenden der Hochschule für Life Sciences geleitet, die neben ihrer Lehrtätigkeit auch praktische Erfahrungen mit LLMs in der angewandten Medizininformatik-Forschung einbringen.