Course outline / demo syllabus
What this learning path covers
This page explains what the topic means for real AI jobs, what a learner should practice and how the result can be evidenced in a CV.
Example course structure
This outline shows what a useful course can cover. The actual course may be expanded depending on level and provider.
- Modul 1: LLM-Grundlagen
Token, Kontextfenster, Prompts, Systemanweisungen, Halluzinationen und typische Einsatzgrenzen. - Modul 2: Embeddings und Suche
Semantische Suche, Vektoren, Chunking, Metadaten und Relevanzbewertung. - Modul 3: RAG-Pipeline
Dokumente laden, aufteilen, indexieren, abrufen und mit einem LLM beantworten lassen. - Modul 4: Evaluation
Antwortqualität, Quellenbezug, Testfragen, Regressionstests und menschliche Review-Prozesse. - Modul 5: Produktintegration
API-Anbindung, Kosten, Datenschutz, Logging, Fallbacks und UI-Grundlagen.
Practical transfer
Mini project for portfolio and CV
Build a small portfolio project and document problem, method, tools, result and limitations.
The important result is not only a certificate but a credible project reference for applications.
Relevant target roles
- LLM Engineer
- AI Engineer
- GenAI Consultant
- Applied AI Engineer