BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//Software Architecture Camp - ECPv6.18.3//NONSGML v1.0//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALNAME:Software Architecture Camp X-ORIGINAL-URL:https://software-architecture-camp.de X-WR-CALDESC:Veranstaltungen für Software Architecture Camp REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H X-Robots-Tag:noindex X-PUBLISHED-TTL:PT1H BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Berlin BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20250330T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20251026T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20260329T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20261025T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20270328T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20271031T010000 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 TZNAME:CEST DTSTART:20280326T010000 END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 TZNAME:CET DTSTART:20281029T010000 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261109 DTEND;VALUE=DATE:20261205 DTSTAMP:20261029T085021Z CREATED:20251204T005619Z LAST-MODIFIED:20261029T085021Z UID:28012-1794182400-1796428799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 09. November – 04. Dezember 2026 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-flexible-09-11-14-12-2026-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261116 DTEND;VALUE=DATE:20261119 DTSTAMP:20261103T155238Z CREATED:20251127T145322Z LAST-MODIFIED:20261103T155238Z UID:27874-1794787200-1795046399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SWARC4AI | 16. - 18. November 2026 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-november-2026-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI November 2026 Berlin END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261123 DTEND;VALUE=DATE:20261126 DTSTAMP:20261016T082416Z CREATED:20251127T104145Z LAST-MODIFIED:20261016T082416Z UID:27824-1795392000-1795651199@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul IMPROVE | 23. - 25. November 2026 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-improve-november-2026-muenchen/ LOCATION:München CATEGORIES:Advanced Level,Modul IMPROVE - Evolution und Verbesserung von Softwarearchitekturen,Modul IMPROVE | 17. - 19. November 2025 | Berlin,Modul IMPROVE November 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261123 DTEND;VALUE=DATE:20261127 DTSTAMP:20261016T082138Z CREATED:20251127T152907Z LAST-MODIFIED:20261016T082138Z UID:27885-1795392000-1795737599@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 23. - 26. November 2026 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-november-2026-muenchen/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten",Software Architecture Camp Foundation November 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261123 DTEND;VALUE=DATE:20261126 DTSTAMP:20261016T082300Z CREATED:20251127T093646Z LAST-MODIFIED:20261016T082300Z UID:27815-1795392000-1795651199@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul FLEX | 23. - 25. November 2026 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-flex-november-2026-muenchen/ LOCATION:München CATEGORIES:Advanced Level,Modul FLEX - Flexible Architekturen: Microservices, Self-contained Systems und Continuous Delivery,Modul FLEX November 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261125 DTEND;VALUE=DATE:20261128 DTSTAMP:20261016T082523Z CREATED:20251127T142758Z LAST-MODIFIED:20261016T082523Z UID:27859-1795564800-1795823999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul DDD | 25. - 27. November 2026 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-ddd-november-2026-muenchen/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul DDD - Domain-Driven Design,Modul DDD November 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261207 DTEND;VALUE=DATE:20261210 DTSTAMP:20261030T074635Z CREATED:20251127T105804Z LAST-MODIFIED:20261030T074635Z UID:27833-1796601600-1796860799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SOFT | 07. - 09. Dezember 2026 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-soft-dezember-2026-muenchen/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul SOFT - Soft Skills für Softwarearchitekten END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261214 DTEND;VALUE=DATE:20261217 DTSTAMP:20261111T075400Z CREATED:20251127T145044Z LAST-MODIFIED:20261111T075400Z UID:27868-1797206400-1797465599@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SWARC4AI | 14. - 16. Dezember 2026 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-dezember-2026-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI Dezember 2026 Online END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261214 DTEND;VALUE=DATE:20261218 DTSTAMP:20261111T075247Z CREATED:20251127T154734Z LAST-MODIFIED:20261111T075247Z UID:27893-1797206400-1797551999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 14. - 17. Dezember 2026 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-dezember-2026-berlin/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation Dezember 2026 Berlin,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten" END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20261214 DTEND;VALUE=DATE:20261217 DTSTAMP:20261111T075436Z CREATED:20260914T140824Z LAST-MODIFIED:20261111T075436Z UID:30535-1797206400-1797465599@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul AGENTA | 14. - 16. Dezember 2026 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-agenta-14-16-dezember-2026-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Advanced Level,Modul AGENTA – Architektur für Agentic Software Engineering END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270111 DTEND;VALUE=DATE:20270206 DTSTAMP:20261110T080018Z CREATED:20261110T075630Z LAST-MODIFIED:20261110T080018Z UID:31086-1799625600-1801871999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 11. Januar – 05. Februar 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-flexible-11-januar-05-februar-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270215 DTEND;VALUE=DATE:20270313 DTSTAMP:20261110T075856Z CREATED:20261110T075649Z LAST-MODIFIED:20261110T075856Z UID:31088-1802649600-1804895999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 15. Februar – 12. März 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-flexible-15-februar-13-mearz-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270301 DTEND;VALUE=DATE:20270304 DTSTAMP:20261026T094534Z CREATED:20261022T102951Z LAST-MODIFIED:20261026T094534Z UID:30793-1803859200-1804118399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul AGENTA | 1. - 3. März 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-agenta-maerz-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Advanced Level,Modul AGENTA – Architektur für Agentic Software Engineering END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270310 DTEND;VALUE=DATE:20270312 DTSTAMP:20261020T110035Z CREATED:20261020T105450Z LAST-MODIFIED:20261020T110035Z UID:30720-1804636800-1804809599@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul ADOC | 10. - 11. März 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. 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Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-adoc-maerz-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul ADOC - Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270315 DTEND;VALUE=DATE:20270319 DTSTAMP:20261028T123109Z CREATED:20261021T081513Z LAST-MODIFIED:20261028T123109Z UID:30728-1805068800-1805414399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 15. - 18. März 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. 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Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-maerz-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation September 2026 Online,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten" END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270315 DTEND;VALUE=DATE:20270318 DTSTAMP:20261110T103820Z CREATED:20261022T103836Z LAST-MODIFIED:20261110T103820Z UID:30797-1805068800-1805327999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SWARC4AI | 15. - 17. März 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. 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Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-maerz-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI Juli 2026 Online END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270322 DTEND;VALUE=DATE:20270417 DTSTAMP:20261110T080142Z CREATED:20261105T075233Z LAST-MODIFIED:20261110T080142Z UID:31091-1805673600-1807919999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 22. März– 16. April 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-flexible-22-maerz-16-april-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270405 DTEND;VALUE=DATE:20270408 DTSTAMP:20261026T094304Z CREATED:20261022T121248Z LAST-MODIFIED:20261026T094304Z UID:30799-1806883200-1807142399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul AGENTA | 5. - 7. April 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-agenta-april-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul AGENTA – Architektur für Agentic Software Engineering END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270419 DTEND;VALUE=DATE:20270423 DTSTAMP:20261028T123403Z CREATED:20261021T083021Z LAST-MODIFIED:20261028T123403Z UID:30733-1808092800-1808438399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 19. - 22. April 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-april-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation Dezember 2026 Berlin,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten" END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270419 DTEND;VALUE=DATE:20270422 DTSTAMP:20261110T103835Z CREATED:20261110T103519Z LAST-MODIFIED:20261110T103835Z UID:31112-1808092800-1808351999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SWARC4AI | 19. - 21. April 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-19-21-april-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI November 2026 Berlin END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270426 DTEND;VALUE=DATE:20270522 DTSTAMP:20261110T080523Z CREATED:20261110T080436Z LAST-MODIFIED:20261110T080523Z UID:31093-1808697600-1810943999@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 26. April – 21. Mai 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-flexible-26-april-21-mai-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270510 DTEND;VALUE=DATE:20270514 DTSTAMP:20261028T123834Z CREATED:20261021T084357Z LAST-MODIFIED:20261028T123834Z UID:30739-1809907200-1810252799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 10. - 13. Mai 2027 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-mai-2027-muenchen/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten",Software Architecture Camp Foundation November 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270510 DTEND;VALUE=DATE:20270513 DTSTAMP:20261023T122743Z CREATED:20261022T132348Z LAST-MODIFIED:20261023T122743Z UID:30813-1809907200-1810166399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul CLOUDINFRA | 10. - 12. Mai 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-cloudinfra-mai-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul CLOUDINFRA - Infrastruktur, Container und Cloud Native,Modul CLOUDINFRA Juni 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270510 DTEND;VALUE=DATE:20270513 DTSTAMP:20261023T123001Z CREATED:20261022T133326Z LAST-MODIFIED:20261023T123001Z UID:30817-1809907200-1810166399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SOFT | 10. - 12. Mai 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-soft-mai-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul SOFT - Soft Skills für Softwarearchitekten END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270607 DTEND;VALUE=DATE:20270610 DTSTAMP:20261026T094156Z CREATED:20261022T121836Z LAST-MODIFIED:20261026T094156Z UID:30801-1812326400-1812585599@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul AGENTA | 7. - 9. Juni 2027 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-agenta-juni-2027-muenchen/ LOCATION:München CATEGORIES:Advanced Level,Modul AGENTA – Architektur für Agentic Software Engineering END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270607 DTEND;VALUE=DATE:20270703 DTSTAMP:20261110T080537Z CREATED:20261110T080439Z LAST-MODIFIED:20261110T080537Z UID:31097-1812326400-1814572799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation Flexible | 07. Juni – 02. Juli 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-flexible-07-juni-02-juli-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level Flexible END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270614 DTEND;VALUE=DATE:20270618 DTSTAMP:20261028T123844Z CREATED:20261021T091654Z LAST-MODIFIED:20261028T123844Z UID:30746-1812931200-1813276799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 14. - 17. Juni 2027 | Berlin DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-juni-2027-berlin/ LOCATION:Berlin\, Berlin\, Deutschland CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation Dezember 2026 Berlin,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten" END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270614 DTEND;VALUE=DATE:20270617 DTSTAMP:20261110T103859Z CREATED:20261110T103523Z LAST-MODIFIED:20261110T103859Z UID:31110-1812931200-1813190399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul SWARC4AI | 14. - 16. Juni 2027 | München DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-14-16-juni-2027-muenchen/ LOCATION:München\, Deutschland CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI Oktober 2026 München END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270719 DTEND;VALUE=DATE:20270723 DTSTAMP:20261028T124051Z CREATED:20261021T104531Z LAST-MODIFIED:20261028T124051Z UID:30755-1815955200-1816300799@software-architecture-camp.de SUMMARY:Software Architecture Camp Foundation | 19. - 22. Juli 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/software-architecture-camp-foundation-juli-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Foundation Level,Software Architecture Camp - Foundation September 2026 Online,Software Architecture Camp - Foundation und Workshop "Soft Skills für Softwarearchitekten" END:VEVENT BEGIN:VEVENT DTSTART;VALUE=DATE:20270719 DTEND;VALUE=DATE:20270722 DTSTAMP:20261026T093956Z CREATED:20261022T122402Z LAST-MODIFIED:20261026T093956Z UID:30803-1815955200-1816214399@software-architecture-camp.de SUMMARY:Modul AGENTA | 19. - 21. Juli 2027 | Online DESCRIPTION:Location & Hotelbuchung​ \n \n \n \n \n \n \n \n Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon: +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen \n \n \n \n Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points \n \n \n \n Inhalte \n \n \n \n Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n \n \n \n \n Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n \n \n \n \n arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n \n \n \n \n Architekturrelevante Anforderungen\n \n \n \n \n Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n \n \n \n \n Sichten\, Notation am Beispiel UML\n \n \n \n \n Querschnittliche Aspekte\n \n \n \n \n Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n \n \n \n \n Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n \n \n \n \n Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n \n \n \n \n Peer-Review von Dokumentation\n \n \n \n \n Werkzeugfrage\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer \n \n \n \n Trainingszeiten \n \n \n \n \n\n \n \n \n \n \n \n\n \n \n Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Location \n \n \n \n Die Veranstaltung findet online statt. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Anmeldung \n \n \n \n    \n \n \n \n \n\n\n \n \n Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist \n \n \n \n SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Lernziel \n \n \n \n Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Agenda \n \n \n \n Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n \n \n \n \n Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n \n \n \n \n \n \n Compliance\, Security\, Alignment: \n \n \n \n \n \n \n \n EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n \n \n \n \n Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n \n \n \n \n \n \n Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Design Patterns für KI-Systeme.\n \n \n \n \n Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n \n \n \n \n \n \n Datenmanagement und Datenverarbeitung: \n \n \n \n \n \n \n \n Entwicklung von Datenpipelines.\n \n \n \n \n Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n \n \n \n \n \n \n Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: \n \n \n \n \n \n \n \n Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n \n \n \n \n Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n \n \n \n \n \n \n Systemarchitekturen für Generative KI: \n \n \n \n \n \n \n \n Tools und Patterns für LLMs.\n \n \n \n \n Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n \n \n \n \n \n \n Fallstudien und Praxisprojekte: \n \n \n \n \n \n \n \n Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Voraussetzungen \n \n \n \n Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n Trainer URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-agenta-juli-2027-online/ LOCATION:Online\, online CATEGORIES:Advanced Level,Modul AGENTA – Architektur für Agentic Software Engineering END:VEVENT END:VCALENDAR