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Anwendungs­entwicklung mit OpenAI APIs für Python

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist future Training & Consulting GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Aalen
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Die OpenAI-APIs ermöglichen die Integration modernster KI-Modelle in eigene Anwendungen - von Textgenerierung über Bildverarbeitung bis zu intelligenten Assistenzsystemen. In diesem Modul tauchen Sie tief in die OpenAI Python API ein und lernen, diese effizient einzubinden, zu konfigurieren und gezielt einzusetzen. So realisieren Sie leistungsfähige, KI-gestützte Anwendungen - von Prototypen bis zu produktionsreifen Lösungen. Praxisnahe Beispiele und hands-on Übungen fördern konzeptionelles Verständnis, analytisches Denken und Problemlösungskompetenz. Durch die direkte Anwendung in realen Szenarien entwickeln Sie ein fundiertes, anwendungsorientiertes Fähigkeitsprofil - den Grundstein für professionelle KI-Entwicklung mit Python.
  • Einführung in die OpenAI-Plattform & GPT-Modelle
  • Überblick über die OpenAI Developer Plattform
  • Architektur und Funktionsweise der GPT-Modellfamilie
  • Python-Entwicklungsumgebung & OpenAI API-Ökosystem
  • Einrichtung der Python-Entwicklungsumgebung (virtuelle Umgebungen, API-Keys)
  • Struktur und Nutzung des OpenAI API-Ökosystems
  • Verschiedene Modelle verstehen und anwenden
  • Unterscheidung zwischen GPT-4, GPT-3.5 Turbo und spezialisierten Modellen
  • Modellauswahl basierend auf Anforderungen (Kosten, Latenz, Kontextlänge)
  • Text- & Codegenerierung mit GPT-Modellen
  • Prompt-Engineering für präzise Textgenerierung
  • Codegenerierung, -erklärung und -dokumentation mit GPT
  • Ergebnisse von GPT-Modellen kontrollieren
  • Einsatz von Temperatur, Top-p und anderen Parametern
  • System Messages und Prompt-Strukturen zur Steuerung des Outputs
  • Debugging von Code mit Hilfe von GPT-Modellen
  • Fehleranalyse und Fehlerbehebung durch KI-Unterstützung
  • Automatisierte Code-Reviews und Optimierungsvorschläge
  • Ausgabe von GPT-Modellen strukturieren
  • JSON-Modus und strukturierte Datenausgaben
  • Verwendung von Funktionen (Function Calling) für definierte Outputs
  • Optimieren der Leistung von GPT-Modellen
  • Token-Management und Kostenoptimierung
  • Latenzreduktion durch Caching und Batch-Verarbeitung
  • RAG, Large Language Models und Frameworks verstehen & implementieren
  • Konzeption und Architektur von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Integration von LLMs mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex
  • Erzeugen und Bearbeiten von Bildern mit OpenAI DALL-E 2
  • Prompt-Design für bildgenerierende KI-Modelle
  • Bildvariationen, Inpainting und iterative Bearbeitung
  • Grundlagen Vector Datenbanken & Embeddings mit semantischer Suche
  • Funktionsweise von Embeddings und deren Erstellung über OpenAI
  • Einsatz von Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, Chroma) für semantische Suche
  • Vorhersagealgorithmen mit Zero-Shot-Techniken
  • Zero-Shot und Few-Shot Learning in der Praxis
  • Klassifikation und Vorhersagen ohne Feinabstimmung
  • Einführung in das Framework Django
  • Grundlagen der Webentwicklung mit Django
  • Aufbau einer MVC-Architektur für KI-gestützte Webanwendungen
  • Web Applications mit OpenAI und Django
  • Integration der OpenAI-API in Django-Views und -Services
  • Asynchrone Verarbeitung und Benutzerinteraktion mit KI-Funktionen
  • Intelligente Sprachassistenten mit OpenAI Whisper
  • Transkription und Übersetzung mit Whisper
  • Kombination von Whisper mit GPT für interaktive Sprachassistenten
  • Komplexe Praxisprojekte und Anwendungsbeispiele
  • Entwicklung eines vollständigen KI-gestützten Prototyps
  • Von der Idee zur produktionsreifen Anwendung - Best Practices und Deployment

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Aalen

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Neuss

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Karlsruhe

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Crailsheim

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Hof

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

256 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten

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Themen

Python-ProgrammierungCGI & 3D-VisualisierungSoftwareentwicklerKI & Machine LearningCAD & technisches Zeichnen (AutoCAD/EPLAN)

05 · Kurse

1.097 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir