Adobe Firefly: Generative AI for Creatives Schulung

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Softwareingenieure, die KI-gestützte Anwendungen mit dem LangChain-Framework erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von LangChain und seinen Komponenten zu verstehen.
• LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 zu integrieren.
• Modulare KI-Anwendungen mit LangChain zu erstellen.
• Häufige Probleme in LangChain-Anwendungen zu beheben.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Software-Ingenieure, die die Kernkonzepte und die Architektur von LangChain kennenlernen und praktische Fähigkeiten zur Erstellung von KI-gestützten Anwendungen erwerben möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien von LangChain zu verstehen.
• Die LangChain-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• die Architektur und das Zusammenspiel von LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu verstehen.
• Einfache Anwendungen mit LangChain zu entwickeln.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene unter den Datenwissenschaftlern und Entwicklern, die Small Language Models in verschiedenen Anwendungen implementieren und nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Architektur und Funktionalität von Small Language Models zu verstehen.
• SLMs für Aufgaben wie Textgenerierung und Sentimentanalyse zu implementieren.
• SLMs für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren und fein abzustimmen.
• SLMs in ressourcenbeschränkten Umgebungen einsetzen.
• Evaluierung und Interpretation der Leistung von SLMs in realen Szenarien.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen auf mittlerem Niveau, die kleine Sprachmodelle erstellen und anwenden möchten, die auf bestimmte Bereiche wie Recht, Medizin und Technik zugeschnitten sind.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Bedeutung und Anwendung von domänenspezifischen Sprachmodellen zu verstehen.
• spezialisierte Datensätze für das Modelltraining zu kuratieren und vorzuverarbeiten.
• Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen zu trainieren und feinabzustimmen.
• Evaluierung und Benchmarking von Modellen anhand domänenrelevanter Metriken.
• Einsatz von domänenspezifischen Sprachmodellen in realen Szenarien.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für maschinelles Lernen und KI-Forscher, die energieeffiziente KI-Lösungen mit kleinen Sprachmodellen entwickeln möchten, die sowohl leistungsstark als auch umweltfreundlich sind.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Auswirkungen von KI auf den Energieverbrauch und die Umwelt zu verstehen.
• Modellkomprimierung und Optimierungstechniken anzuwenden, um die Größe und den Energieverbrauch von KI-Modellen zu reduzieren.
• Energieeffiziente Hardware- und Software-Frameworks für den Einsatz von KI zu nutzen.
• Implementierung von Best Practices für eine nachhaltige KI-Entwicklung.
• sich für nachhaltige Praktiken in der KI-Branche einzusetzen und zu diesen beizutragen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Forscher im Bereich maschinelles Lernen und KI, die mit kleinen Sprachmodellen ansprechende und effiziente KI-gestützte Konversationserlebnisse schaffen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen der KI und die Rolle von SLMs zu verstehen.
• Benutzerzentrierte KI-Interaktionen zu entwerfen und zu implementieren.
• SLMs für interaktive Anwendungen zu entwickeln und zu trainieren.
• die Effektivität der Mensch-KI-Kommunikation anhand geeigneter Metriken zu bewerten und zu verbessern.
• Einsatz von skalierbaren und ethischen KI-gesteuerten Dialogschnittstellen in realen Szenarien.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die kleine Sprachmodelle direkt auf Geräten mit begrenzten Verarbeitungskapazitäten einsetzen möchten, wodurch sich Möglichkeiten für innovative Anwendungen in verschiedenen Bereichen eröffnen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen und Lösungen für die Implementierung von KI auf kompakter Hardware zu verstehen.
• KI-Modelle für den effizienten Einsatz auf Geräten zu optimieren und zu komprimieren.
• Moderne KI-Frameworks und -Tools für die Implementierung von Modellen auf dem Gerät zu nutzen.
• Entwurf und Entwicklung von Echtzeit-KI-Anwendungen für mobile und IoT-Geräte.
• Evaluierung und Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von KI-Systemen auf Geräten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen mit Google Gemini AI integrieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen großer Sprachmodelle zu verstehen.
• Google Gemini AI für verschiedene KI-Aufgaben einzurichten und zu verwenden.
• Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Transformationen zu implementieren.
• Grundlegende KI-gesteuerte Anwendungen erstellen.
• Erweiterte Funktionen und Anpassungsoptionen in Google Gemini AI kennenlernen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Inhaltsersteller, die Google Gemini AI zur Verbesserung der Qualität und Effizienz ihrer Inhalte einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI bei der Erstellung von Inhalten zu verstehen.
• Google Gemini AI einzurichten und zu verwenden, um Inhalte zu erstellen und zu optimieren.
• Text-zu-Text-Transformationen anwenden, um kreative und originelle Inhalte zu erstellen.
• SEO-Strategien mit KI-gesteuerten Erkenntnissen umsetzen.
• Analysieren Sie die Leistung von Inhalten und passen Sie Ihre Strategien mit Gemini AI an.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Kundendienstmitarbeiter auf mittlerem Niveau, die Google Gemini AI in ihrem Kundendienst implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Auswirkungen von KI auf den Kundenservice zu verstehen.
• Google Gemini AI einzurichten, um Kundeninteraktionen zu automatisieren und zu personalisieren.
• Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Transformationen zur Verbesserung der Service-Effizienz zu nutzen.
• Entwickeln Sie KI-gesteuerte Strategien für die Analyse von Kundenfeedback in Echtzeit.
• Erforschen Sie erweiterte Funktionen, um einen nahtlosen Kundenservice zu schaffen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die komplexe Datenanalyseaufgaben in verschiedenen Branchen mit Google Gemini AI intuitiver durchführen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Google Gemini AI zu verstehen.
• Verschiedene Datenquellen mit Gemini AI zu verbinden.
• Daten mit natürlichsprachlichen Abfragen zu erkunden.
• Datenmuster zu analysieren und Erkenntnisse abzuleiten.
• Überzeugende Datenvisualisierungen erstellen.
• Datengetriebene Erkenntnisse effektiv kommunizieren.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die lernen möchten, wie man generative KI mit LLMs für verschiedene Aufgaben und Bereiche einsetzt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Erklären Sie, was generative KI ist und wie sie funktioniert. Beschreiben Sie die Transformatorarchitektur, die LLMs antreibt. Anwendung empirischer Skalierungsgesetze zur Optimierung von LLMs für verschiedene Aufgaben und Einschränkungen. Wenden Sie modernste Werkzeuge und Methoden an, um LLMs zu trainieren, feinabzustimmen und einzusetzen. Diskutieren Sie die Chancen und Risiken generativer KI für Gesellschaft und Wirtschaft.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Fachleute für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler, die LlamaIndex nutzen möchten, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern und sie für verschiedene Anwendungen genauer und zuverlässiger zu machen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Prinzipien und Komponenten von LlamaIndex zu verstehen.
• Daten für die Verwendung mit LLMs zu erfassen und zu strukturieren.
• Implementierung von Kontexterweiterungen zur Verbesserung der KI-Modellleistung.
• LlamaIndex in bestehende KI-Systeme und Workflows zu integrieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Entwickler und Datenwissenschaftler, die LlamaIndex für die Entwicklung innovativer LLM-gestützter Anwendungen beherrschen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• LlamaIndex für die Verwendung mit LLMs einzurichten und zu konfigurieren.
• Benutzerdefinierte Datensätze mit LlamaIndex zu indizieren und abzufragen, um die LLM-Funktionalität zu verbessern.
• anspruchsvolle Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln, die LlamaIndex und LLMs nutzen.
• Best Practices für die Arbeit mit LLMs und LlamaIndex zu verstehen und anzuwenden.
• Die ethischen Überlegungen, die mit dem Einsatz von LLM-gestützten Anwendungen verbunden sind, zu navigieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die Large Language Models für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Richten Sie eine Entwicklungsumgebung ein, die ein gängiges LLM enthält. Erstellen Sie ein grundlegendes LLM und nehmen Sie eine Feinabstimmung mit einem benutzerdefinierten Datensatz vor. LLMs für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung, Texterzeugung und mehr verwenden. LLMs mit Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.