AI voor Java-ontwikkelaars met Spring AI
Deze cursus in het kort
- Locaties door heel Nederland
- Professionele docenten
- Inclusief certificaat
- 9.4 op Springest.nl
- Ook bij u op locatie
AI is uitgegroeid tot een vast onderdeel in diverse domeinen, van chatbots en slimme zoekfuncties tot aanbevelingssystemen en data-analyse. Als Java developer wil je AI kunnen integreren in enterprise-applicaties op een manier die eenvoudig te beheren en te onderhouden is. Met het Spring AI-framework krijg je directe toegang tot de kracht van Large Language Models (LLM’s) en moderne AI-technieken binnen het vertrouwde Spring-ecosysteem.
Omschrijving
Veel Large Language Models (LLM’s) zijn gebaseerd op verouderde trainingsdata. Tijdens de cursus AI voor Java-ontwikkelaars met Spring AI leer je hoe je dat oplost met technieken, zoals tool calling, Model Context Protocol (MCP) en Retrieval-Augmented Generation (RAG). Zo combineer je de kracht van AI met actuele en domeinspecifieke data, waardoor de output relevanter, betrouwbaarder en beter inzetbaar wordt.
Je werkt aan praktische opdrachten, waarin je leert hoe je AI integreert in Java- en Spring-applicaties en cutting-edge AI-oplossingen bouwt met behulp van een LLM en aanvullende AI-technieken.
Doel van de cursus
Na het volgen van deze cursus kun je intelligente applicaties ontwikkelen met behulp van technieken als prompt-stuffing, tool calling, MCP en RAG. Je weet welke LLM’s en API’s beschikbaar zijn en hoe je deze effectief inzet binnen Spring AI.
Inhoud
Hoe werkt een LLM
Use cases voor LLM integratie in enterprise systemen
Aanroepen van een LLM met Spring AI
Verschillende LLM’s en hun API
- OpenAI
- Gemini
- Locale LLM met Ollama met Llama of Deepseek
Prompt engineering
Parsing output
Spring AI advisors
Prompt stuffing
Tool calling
MCP
Embeddings
Semantic search
Vector store
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Multimodality with images and audio
Plaats en data (4)