Master Practical AI: Agents & LLMs in 2026
The Future of ML is Actionable + Practical
Aufzeichnung verfügbar bis 13. April 2026
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🇬🇧 Englisch
Betrete das Machine-Intelligence-Lab der Zukunft
Stell dir ein High-Tech-Labor im Jahr 2026 vor: Wände voller neuronaler Netzwerke, dynamische Agenten, die selbstständig Aufgaben ausführen, Modelle, die nicht nur antworten, sondern handeln.
Genau dort setzt dieses Live-Event an. Paul Dubs und Christoph Henkelmann nehmen dich mit in eine Zukunft, in der Machine Learning nicht mehr nur Daten analysiert — sondern zu einem praktischen, handlungsfähigen Werkzeug wird.
Die Zeit der bloßen LLM-Faszination ist vorbei. Jetzt zählt, wie du Modelle, Agents und neue ML-Frameworks so einsetzt, dass sie echten Mehrwert liefern.
Praktische Sessions für deine AI-Strategie
In diesem exklusiven Fullstack-Event erhältst du praxisnahes Wissen aus der MLCon London 2026, dem Event für Generative AI & Machine Learning Engineering.
Mit Fokus auf die Technologien, die 2026 wirklich relevant sind — jenseits des Hypes. Erfahre Schritt für Schritt, wie du Agents aufbaust, LLMs optimal nutzt und konkrete AI-Lösungen für reale Aufgaben implementierst.
Das Programm
13:00 - 14:00 Uhr | Time isn't all you need | Mit Christoph Henkelmann
Diese Session erweitert deinen Blick weit über klassische LLMs hinaus. Du lernst:
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warum nicht jedes Problem mit LLMs gelöst werden sollte — nicht mal mit multimodalen
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welche Modelle und Entwicklungen 2025/2026 den Unterschied machen
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welche technischen Fortschritte im ML-Ökosystem oft übersehen werden
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wie du das richtige Modell für die richtige Aufgabe auswählst
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welche Zukunft nach LLMs oder sogar nach Deep Learning möglich ist
Ein inspirierender Blick auf ML jenseits der „LLM-Only“-Denkweise.
14:00 - 15:00 Uhr | AI Agents Unplugged | Mit Paul Dubs
Diese Session ist ein Hands-on-Leitfaden für echte AI-Agenten ohne Framework-Magie.
Du lernst Schritt für Schritt:
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einen Agenten mit nur Python + LLM API aufzubauen
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stabile Prompting-Strukturen zu entwickeln
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Memory & Context Management richtig zu implementieren
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Tools & Function Calling sauber einzubinden
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Fehler, Loops & Halluzinationen sicher abzufangen
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reasoning loops effizient aufzubauen
Alle Inhalte mit echten Codebeispielen — direkt anwendbar für deine eigenen Projekte
Expertenwissen für....
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Machine-Learning-Spezialist:innen, die neue Modellarchitekturen und moderne AI-Ökosysteme verstehen möchten
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AI-Expert:innen, die Agents produktiv einsetzen und robuste AI-Workflows entwickeln wollen
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LLM-Interessierte, die endlich wissen wollen, was über Hype hinaus in der Praxis funktioniert
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Tech Professionals, die erkennen möchten, wann AI sinnvoll ist — und wann nicht
Nimm teil und erfahre...
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wie Agents und LLMs 2026 wirklich eingesetzt werden — jenseits leerer Buzzwords
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welche ML-Modelle & Frameworks nach der LLM-Euphorie entscheidend sein werden
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wie du einen vollwertigen AI-Agenten von Grund auf selbst implementierst
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welche Fehlannahmen, Risiken und Limitierungen du unbedingt kennen musst
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wie du ML-Systeme baust, die zuverlässig, reproduzierbar und praxistauglich sind
Unsere Experten und Speaker
Christoph Henkelmann
DIVISIO
Experte für Deep Learning, Transformer-Modelle, KI-Anwendungen in Unternehmen und strategische KI-Beratung.
Paul Dubs
Experte für KI, maschinelles Lernen, Natural Language Processing und die Entwicklung groß angelegter KI-Agenten.
Xpress AI
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