Kurs
Einführung in LLMs mit Python
3 Std.
35.9K
Große Sprachmodelle sind vom Forschungsthema zum Alltag geworden: Von allen Entwicklerinnen und Entwicklern wird heute erwartet, eine fundierte Meinung dazu zu haben – sei es beim Aufruf einer API, beim Feintuning eines Open-Source-Modells oder wenn es darum geht, einem Produktteam zu erklären, warum der Chatbot gerade eine Erstattungsrichtlinie halluziniert hat.
Damit du schneller den Überblick bekommst, haben wir Kurse nach vier Kriterien gerankt:
- Konzeptionelle Tiefe: Erklärt der Kurs wirklich Tokens, Embeddings, Attention und die Transformer-Architektur?
- Praxisanteil: Schreibst du Code, der echte Modelle aufruft, feinabstimmt oder bereitstellt?
- Plattform- und Modellabdeckung: Bleibt der Kurs bei einer API oder bekommst du ein Gefühl für Open-Source- versus proprietäre Modelle?
- Expertise der Lehrenden und Outcomes: Wer unterrichtet und was kannst du danach tatsächlich bauen?
1. Introduction to LLMs in Python — DataCamp
DataCamps Introduction to LLMs in Python ist der beste Einzelkurs für Entwicklerinnen und Entwickler, die über das bloße "OpenAI-API aufrufen" hinausgehen und die Transformer-Architektur verstehen wollen, die jedem modernen LLM zugrunde liegt.
- Niveau: Fortgeschrittene Anfänger bis Mittelstufe
- Dauer: Ca. 3 Stunden, im eigenen Tempo; kostenloser Einstieg
- Kosten: Kostenloser Einstieg; Vollzugang in DataCamp-Abo enthalten (~25 $/Monat)
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die einen fokussierten, code-first Einstieg in LLMs und Transformer wollen, ohne direkt eine komplette Spezialisierung zu beginnen
Der Kurs behandelt zunächst die Mechanik von Transformer-Architekturen und führt dann in die Nutzung vortrainierter Modelle und Datensätze von Hugging Face ein, inklusive Feintuning für konkrete Aufgaben und anschließender Evaluation.
Warum er herausragt und auf Platz eins steht: Der Kurs läuft mit DataCamps AI Tutor, der Fehler im Kontext deines konkreten Codes erklärt. LLM-Bugs sind im Stacktrace selten eindeutig – ein Tutor, der über deinen spezifischen Fehler nachdenkt, ist Gold wert.
2. LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents — Udemy
LLM Engineering ist eine starke Wahl, wenn du einen umfassenden, projektlastigen Kurs suchst – vom Aufruf kommerzieller APIs über das Feintuning von Open-Source-Modellen bis hin zum Bau von Agents.
- Niveau: Mittelstufe (Python erforderlich)
- Dauer: 30+ Stunden Inhalte in 200+ Lektionen; mit Projekten ca. 6–8 Wochen
- Kosten: Während der häufigen Udemy-Angebote meist deutlich reduziert
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die einen Weg durch LLM Engineering suchen, der proprietäre und Open-Source-Modelle abdeckt
Der Dozent Ed Donner ist ehemaliger KI-Startup-CEO und war Managing Director bei JPMorgan Chase. Der Kurs führt von Prompt-Strukturierung und Tokenisierung über Feintuning mit LoRA und Quantisierung bis zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen.
3. The LLM Course — Hugging Face
Hugging Faces LLM Course ist ideal, wenn du die Bibliotheken verstehen willst, die unter den meisten Open-Source-LLM-Projekten laufen: Transformers, Datasets, Tokenizers und Accelerate.
- Niveau: Einsteiger bis Mittelstufe
- Dauer: Ca. 15–20 Stunden, im eigenen Tempo
- Kosten: Kostenlos, mit Zertifikat verfügbar
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die lieber direkt mit Open-Source-Modellen und dem Hugging Face Hub arbeiten als in der API eines einzelnen Anbieters zu bleiben
Weil der Kurs direkt von Hugging Face gepflegt und mit dem Ökosystem weiterentwickelt wird, ist er eine sichere Wahl gegen veraltete APIs — auch wenn er naturgemäß den Hugging-Face-Kosmos stärker betont als kommerzielle Alternativen.
4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI
ChatGPT Prompt Engineering for Developers, unterrichtet von Isa Fulford (OpenAI) und Andrew Ng, ist ein schneller, fokussierter Einstieg, um ein LLM per API statt über das Chatfenster anzusprechen.
- Niveau: Einsteiger bis Mittelstufe
- Dauer: Ca. 1,5 Stunden
- Kosten: Kostenlos
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die vom händischen Prompten in ChatGPT zum programmgesteuerten API-Aufruf wechseln und einfache Anwendungen darauf aufbauen wollen
Der Kurs erklärt, wie LLMs unter der Haube funktionieren, zwei Kernprinzipien für wirksame Prompts und den Einsatz dieser Prompts für Aufgaben wie Zusammenfassen, Sentiment-Erkennung, Texttransformation und das Ausbauen kurzer Notizen zu längeren Texten – und endet mit dem Bau eines eigenen Chatbots. Kurz und bewusst gehalten, setzt er grundlegendes Python voraus und eignet sich als Ramp-up vor einem längeren Kurs.
5. Prompt Engineering for ChatGPT — Vanderbilt University (Coursera)
Prompt Engineering for ChatGPT, geleitet von Dr. Jules White (Vanderbilt), ist eine hervorragende Wahl für Entwicklerinnen und Entwickler sowie Nicht-Programmierer, die eine fundierte, framework-unabhängige Einführung in Prompting-Techniken suchen.
- Niveau: Einsteiger (keine Vorkenntnisse nötig)
- Dauer: Ca. 19 Stunden
- Kosten: Kostenlose Gasthörerschaft; Coursera-Abo für Zertifikat
- Ideal für: Lernende, die Prompt-Muster und -Techniken meistern wollen, die über ChatGPT, Claude und andere Chat-LLMs hinweg funktionieren
Der Kurs zeigt, wie man Prompt Engineering wirksam anwendet, mit Prompt-Mustern fortgeschrittenes Modellverhalten freischaltet und prompt-basierte Anwendungen für Arbeit oder private Projekte entwickelt.
6. Generative AI: Introduction to Large Language Models — LinkedIn Learning
Generative AI: Introduction to Large Language Models, unterrichtet von Fred Nwanganga, ist eine gute Option für Entwicklerinnen, Entwickler und technische Führungskräfte, die vor dem ersten API-Aufruf verstehen wollen, wie LLMs funktionieren – ohne Code.
- Niveau: Einsteiger
- Dauer: Unter 2 Stunden
- Kosten: LinkedIn-Learning-Abo (oft in Bibliotheksausweisen enthalten); kostenlose Testphase verfügbar
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die das konzeptionelle Modell — neuronale Netze, Transformer, Encoder und Decoder, Attention — klar erklärt bekommen wollen, bevor sie Code schreiben
Der Kurs behandelt, was generative KI und LLMs sind, ihre Entwicklung, die Deep-Learning-Grundlagen und die Mechanik der Transformer-Architektur, inklusive Attention und Self-Attention, und schließt mit einem Blick auf gesellschaftliche Auswirkungen.
7. Essentials of Large Language Models: A Beginner's Journey — Educative
Educatives Essentials of Large Language Models ist eine gute Option, wenn du textbasierte, interaktive Lektionen Videoinhalten vorziehst und ein Systemverständnis dafür aufbauen willst, wie LLMs tatsächlich funktionieren.
- Niveau: Einsteiger
- Dauer: Selbstgesteuert, text- und codebasiert
- Kosten: Educative-Abo
- Ideal für: Entwicklerinnen und Entwickler, die schneller lernen, indem sie Inline-Code lesen und ausführen statt Screencasts zu schauen, und die das "Warum" hinter LLM-Verhalten verstehen wollen – nicht nur API-Calls
Der Kurs vermittelt LLM-Grundlagen aus erster Hand — Architektur, Tokenisierung, Embeddings, Attention und Trainingsdynamiken — und geht dann in praktische Workflows für Prompting und die Integration von Tools für dynamische Antworten über.
Vergleichstabelle: Die besten LLM-Kurse
| Rang | Kurs | Lernformat | Tiefe des Lernprogramms | Kosten / Outcome-Signal |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to LLMs in Python — DataCamp | KI-native, praxisnah | Transformer-Architektur, Feintuning, Hugging Face | Kostenloser Einstieg; AI Tutor personalisiert jede Lektion |
| 2 | LLM Engineering — Udemy | Video-Bootcamp | APIs, Feintuning (LoRA), Agents, End-to-End-Projekte | Häufig rabattiert; Bestseller-Abzeichen |
| 3 | The LLM Course — Hugging Face | Kostenloser interaktiver Kurs | Transformers, Tokenizers, Datasets, Feintuning | Kostenlos; direkt von Hugging Face gepflegt |
| 4 | ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI | Kurzer Videokurs | API-basiertes Prompting, Zusammenfassen, Text transformieren | Kostenlos; ca. 1,5 Stunden |
| 5 | Prompt Engineering for ChatGPT — Vanderbilt | Videokurs | Prompt-Muster, prompt-basierte Anwendungen | Kostenlose Gasthörerschaft; Coursera-Zertifikat |
| 6 | Generative AI: Introduction to LLMs — LinkedIn Learning | Kurzer Videokurs | Grundlagen neuronaler Netze, Transformer, Attention | LinkedIn-Learning-Abo; kostenlose Testphase |
| 7 | Essentials of LLMs: A Beginner's Journey — Educative | Interaktiv, textbasiert | Architektur, Tokenisierung, Embeddings, Attention | Educative-Abo; ohne Videoformat |
Author
Josef Waples
FAQs
Muss ich Python können, um einen LLM-Kurs zu belegen?
Für die meisten praxisnahen Kurse auf dieser Liste — DataCamp, den Hugging-Face-Kurs sowie die Udemy- und Databricks-Kurse — ja: Grundkenntnisse in Python und APIs werden erwartet. Die Prompting-Kurse von Vanderbilt und IBMs Professional Certificate sind für Nicht-Programmierer zugänglicher, da sie stärker auf Prompting-Technik als auf Code setzen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Prompt-Engineering-Kurs und einem LLM-Engineering-Kurs?
Ein Prompt-Engineering-Kurs lehrt dich, durch die richtige Formulierung bessere Ausgaben aus einem bestehenden Modell zu holen — ganz ohne Code. Ein LLM-Engineering-Kurs zeigt dir, wie du Systeme rund um ein Modell baust: APIs aufrufen, Open-Source-Modelle feinabstimmen, Embeddings und Retrieval managen und das Ergebnis deployen.
Welcher LLM-Kurs ist für absolute Anfänger am besten?
Vanderbilts Prompt Engineering for ChatGPT setzt keine Vorerfahrung voraus und ist ein sinnvoller, nicht technischer Einstieg. Für Einsteiger, die programmieren möchten, ist DataCamps Introduction to LLMs in Python so aufgebaut, dass der AI Tutor Wissenslücken unterwegs schließt.
Sollte ich zuerst Open-Source-LLMs (Hugging Face) oder kommerzielle APIs (OpenAI, Anthropic, Google) lernen?
Die meisten berufstätigen Entwicklerinnen und Entwickler brauchen am Ende beides. Kommerzielle APIs bringen dich schneller zum Bauen; Open-Source-Modelle zeigen dir, was unter der Haube passiert, und geben dir Kontrolle über Feintuning, Hosting und Kosten. Kurse wie die von DataCamp und Hugging Face sind eher Open Source-orientiert; Udemys LLM Engineering und die kurzen Kurse von DeepLearning.AI decken beides ab.
Wie lange dauert es, LLMs so gut zu lernen, dass ich damit bauen kann?
Ein kurzer Kurs (1–3 Stunden) reicht, um dich mit API-Aufrufen und soliden Prompts vertraut zu machen. Ein solides, codebasiertes Verständnis von Transformern, Feintuning und RAG dauert meist 15–30 Stunden in Kursen wie denen von DataCamp, Hugging Face oder Databricks. So tief einzusteigen, dass du produktionsreife Systeme feinabstimmen und deployen kannst, wie im Udemy-Bootcamp zu LLM Engineering, ist realistisch ein Aufwand von 6–8 Wochen.
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