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.
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.
Diese Session erweitert deinen Blick weit über klassische LLMs hinaus. Du lernst:
warum nicht jedes Problem mit LLMs gelöst werden sollte — nicht mal mit multimodalen
welche Modelle und Entwicklungen 2025/2026 den Unterschied machen
welche technischen Fortschritte im ML-Ökosystem oft übersehen werden
wie du das richtige Modell für die richtige Aufgabe auswählst
welche Zukunft nach LLMs oder sogar nach Deep Learning möglich ist
Ein inspirierender Blick auf ML jenseits der „LLM-Only“-Denkweise.
Diese Session ist ein Hands-on-Leitfaden für echte AI-Agenten ohne Framework-Magie.
Du lernst Schritt für Schritt:
einen Agenten mit nur Python + LLM API aufzubauen
stabile Prompting-Strukturen zu entwickeln
Memory & Context Management richtig zu implementieren
Tools & Function Calling sauber einzubinden
Fehler, Loops & Halluzinationen sicher abzufangen
reasoning loops effizient aufzubauen
Alle Inhalte mit echten Codebeispielen — direkt anwendbar für deine eigenen Projekte
Machine-Learning-Spezialist:innen, die neue Modellarchitekturen und moderne AI-Ökosysteme verstehen möchten
AI-Expert:innen, die Agents produktiv einsetzen und robuste AI-Workflows entwickeln wollen
LLM-Interessierte, die endlich wissen wollen, was über Hype hinaus in der Praxis funktioniert
Tech Professionals, die erkennen möchten, wann AI sinnvoll ist — und wann nicht
wie Agents und LLMs 2026 wirklich eingesetzt werden — jenseits leerer Buzzwords
welche ML-Modelle & Frameworks nach der LLM-Euphorie entscheidend sein werden
wie du einen vollwertigen AI-Agenten von Grund auf selbst implementierst
welche Fehlannahmen, Risiken und Limitierungen du unbedingt kennen musst
wie du ML-Systeme baust, die zuverlässig, reproduzierbar und praxistauglich sind
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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