Agentic AI Schulungen in Erfurt

Generative KI und agenerative KI sind zwei mächtige Paradigmen, die die nächste Welle der Automatisierung und Intelligenz antreiben — das eine fokussiert auf die Content-Generierung und das andere auf zielgerichtetes, autonomes Verhalten.

Diese von einem Trainer angeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI- und Technikprofis, die verstehen möchten, wie sie generative und agenerative KI in realweltliche Anwendungen bauen, bewerten und integrieren.

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

• Die Architektur und Fähigkeiten von generativen KI-Systemen zu verstehen.
• Den Aufstieg autonomer KI-Agenten zu erkunden und zu sehen, wie sie LLMs erweitern.
• Prompt-Engineering und Tool-Integrationen für praktische Implementierungen zu nutzen.
• Modelle, Tools und Techniken zum verantwortungsbewussten Deployment zu vergleichen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Nutzung von generativen und agenesischen KI-Tools in realen Szenarien.
• Geleitete Übungen, die sich auf Content-Generierung und autonome Workflows konzentrieren.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Agentic AI ist eine sich entwickelnde Klasse von Systemen, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen, Aufgaben auszuführen und Workflows zu orchestrieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die verstehen möchten, wie Agentic AI Arbeitsabläufe, Personalstrategien und Jobdesign in Unternehmen umgestalten wird.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Grenzen von Agentic AI in Unternehmensumgebungen zu bewerten.
• Gelegenheiten für die Automatisierung, Verbesserung und Neugestaltung von Aufgaben zu identifizieren.
• Auswirkungen auf das Personal zu bewerten und verantwortliche Einführungsstrategien zu entwickeln.
• Governance-Frameworks für sichere, transparente und regelkonforme AI-Bereitstellungen zu planen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen und situativer Analyse.
• Handlungsnähere Erforschung von agentenbasierten Workflows in einer geleiteten Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anordnung vorzunehmen.

Der Praktische Agentic AI Bootcamp ist ein intensiver, projektbasierter Kurs, der Teilnehmern praktische Erfahrung im Design, Bau und Bereitstellung autonomer AI-Agenten mit Python vermitteln soll. Durch fünf fortlaufend anspruchsvollere Projekte werden die Teilnehmer agentric Design-Muster, Ablaufverfolgungen, API-Orchestrierung und Szenarien der Realweltintegration erkunden.

Diese von einem Dozenten geleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die schnell vom Theorie- zur Praxisumsetzung wechseln möchten, indem sie funktionierende Prototypen agenterischer AI-Anwendungen entwickeln.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Ziele zu erreichen:

• Agentic AI-Architekturen und wichtige Designprinzipien zu verstehen.
• Mehrere agentenbasierte Anwendungen in Python zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
• Agenten mit externen Tools, APIs und Datenbanken zu integrieren.
• Aufforderungen und Workflows für Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren.
• Best Practices für die Überwachung, Versionierung und Skalierung von Agentensystemen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und angeleitete Codierungssessions.
• Praktische Projektentwicklung und -fehlersuche.
• Live-Demonstration der end-to-end Bereitstellung von Agenten.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Edge & Lightweight Agents ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Bereitstellung agenter AI-Aufgaben auf ressourcenbeschränkten Geräten konzentriert. Die Teilnehmer lernen, leichtgewichtige Agenten zu erstellen, zu optimieren und zu verwalten, die in der Lage sind, lokale Inferenz und Schlussfolgerungen durchzuführen. Dies verbessert Geschwindigkeit, Datenschutz und Zuverlässigkeit in verteilten Umgebungen. Der Kurs legt den Fokus auf Leistungsoptimierung, Low-Latency-Design und die Integration von Hardware und Software.

Diese vom Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die agenter Systeme auf Geräten mit Python und Edge-AI-Frameworks implementieren und optimieren möchten.

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

• Die Architektur und Herausforderungen des Betriebs von agenter AI auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Leichtgewichtige Agenten-Loops für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu gestalten.
• Lokale Inferenz mit TensorFlow Lite, PyTorch Mobile und ONNX umzusetzen.
• Agenten mit Sensoren, Aktuatoren und IoT-Plattformen zu integrieren.
• Die Leistung, den Energieverbrauch und die Latenz für die reale Echtzeitoperation zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und praktische Demonstrationen.
• Hands-on-Entwicklung in lokalen oder emulierten Umgebungen.
• Projektbasiertes Lernen und geleitete Implementierungsübungen.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Agenziale KI bezieht sich auf Systeme, die autonom handeln, um Ziele zu erreichen. Dabei integrieren sie Schließfolgerungen, Gedächtnis und Werkzeugnutzung. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Einführung in die Konzepte der agenzialen KI, mit einem Fokus auf das Prompting, architekturale Entwurfsmuster und verantwortungsvolle Nutzungspraktiken. Die Teilnehmer erlangen grundlegendes Wissen für den Aufbau, die Führung und die sichere Bereitstellung von Agenten.

Diese vom Dozenten geleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenenebenen von Fachprofis, die verstehen möchten, wie sie verantwortungsvolle agentiale Systeme mit praktischen Frameworks und Beispielen gestalten, veranlassen und managen können.

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

• Die Kernprinzipien und den Lebenszyklus von agentiale KI-Systemen zu erklären.
• Prompting-Techniken für die effektive Task-Vollendung anzuwenden.
• Einfache Agentenworkflows unter Verwendung von Werkzeugzugriff und Entscheidungslogik zu gestalten.
• Sicherheits-, Governance- und verantwortungsvolle Nutzungsaspekte in KI-Agenten umzusetzen.
• Einen Prototypenagenten mit offenen Frameworks und Python zu bauen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und geleitete Demonstration.
• Praktische Übungen und Programmierübungen.
• Kollaborative Diskussionen und fallbasierte Aktivitäten.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Agentic AI für Geschäftsautomatisierung ist ein praxisorientierter Kurs, der Teilnehmern das Design, die Integration und Skalierung von künstlichen Agenten für realweltliche Geschäftsprozesse beibringt. Der Kurs konzentriert sich auf die Identifikation von Automatisierungschancen, die Integration von Tools sowie den Aufbau praktischer Anwendungsfälle in Kundenbetreuung, Supply Chain und Marketing-Workflows.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-gestützte Automatisierung mittels no-code, low-code und Python-basierter Ansätze umsetzen möchten.

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

• Schlüsselbereiche zu identifizieren, in denen agentic AI Prozesseffizienz und Innovation steigern kann.
• Workflows zu kartieren, die für die Integration von AI-Agenten geeignet sind.
• Automatisierung durch APIs und Orchestrierungstools umzusetzen.
• AI-Modelle in realen Geschäftsszenarien mit messbarem Einfluss zu integrieren.
• Governance- und Überwachungsstrukturen für AI-gestützte Operationen zu entwickeln.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und praktische Demonstrationsbeispiele.
• Praktische Übungen und geleitete Projekte.
• Live-Implementierung in einer Sandbox-Automatisierungsgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu klären.

Dieser Kurs behandelt die Gestaltung, Koordination und Implementierung von Multi-Agenten-Systemen (MAS) unter Verwendung von Python. Die Teilnehmer lernen, wie sie Agenten bauen, die miteinander kommunizieren, zusammenarbeiten und sich anpassen, um gemeinsame Ziele in komplexen, dynamischen Umgebungen zu erreichen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Multi-Agenten-Systeme für intelligente Automatisierung, Simulation und Entscheidungsfindung einsetzen möchten.

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

• Die Architektur und Prinzipien von Multi-Agenten-Systemen zu verstehen.
• Agenten entwickeln, die in der Lage sind, miteinander zu kommunizieren, sich abzustimmen und Verhandlungen zu führen.
• Verteilte Umgebungen für Agenteninteraktionen implementieren.
• Reinforcement Learning und Planung in Multi-Agenten-Kontexten anwenden.
• Kooperative und wettbewerbsorientierte Agentenverhaltensweisen simulieren.
• Hybride Arbeitsabläufe, die Menschen und intelligente Agenten kombinieren, gestalten.

Kursformat

• Von Dozenten geführte Vorträge und Live-Demonstrationen.
• Praktische Übungen unter Verwendung von Open-Source-Agenten-Frameworks.
• Angewandtes Gruppenprojekt zur Simulation eines Multi-Agenten-Szenarios.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.

Dieser Kurs untersucht die Prinzipien und Implementierung des reinforcement learning (RL) und sequenziellen Entscheidungsfindens, wie sie auf agenty AI-Systeme anwendbar sind. Die Teilnehmer lernen, wie man Agenten entwirft, trainiert und evaluiert, die dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren, um langfristige Ziele durch Lernen und Anpassung zu erreichen.

Diese unter Anleitung des Dozenten stattfindende Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure und Forscher, die reinforcement learning- und Planungsalgorithmen in agenty Systeme zur Automatisierung, Robotik und adaptiven Entscheidungsfindung integrieren möchten.

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

• Die mathematischen Grundlagen des reinforcement learning und der Entscheidungsfindung zu verstehen.
• Schlüssel-RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A3C mit Python und PyTorch zu implementieren.
• Umgebungen mit OpenAI Gym zu modellieren und benutzerdefinierte Simulationszenarien zu entwerfen.
• Agenten für kontinuierliche und diskrete Kontrollaufgaben zu trainieren, zu evaluieren und zu debuggen.
• Reinforcement learning-Techniken auf Use Cases der agenty AI in Robotik und Planung anzuwenden.
• Exploration, Exploitation und Sicherheitsbedingungen bei der realen Implementierung auszubalancieren.

Kursformat

• Unter Anleitung des Dozenten durchgeführte Vorträge und Live-Coding-Demonstrationen.
• Praktische Übungen mit Open-Source-Frameworks und Simulationsumgebungen.
• Angewandtes Projekt zur Integration der Entscheidungsfindung in ein agenty AI-System.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen abzustimmen.

Dieses Kurs fokussiert sich auf das Skalieren, Betreiben und Verwalten von agenbasierten AI-Systemen in Produktionsumgebungen, wobei die Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kosteneffizienz im Vordergrund stehen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ressourcenoptimierte und beobachtbare Pipelines für agenbasierte Systeme großkalibrierter Natur aufbauen möchten.

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

• Skalierbare Architekturen für agenbasierte AI-Arbeitslasten zu entwerfen.
• Beobachtbarkeits- und Monitoring-Frameworks anzupassen, die sich speziell auf Agentenverhalten und -interaktionen konzentrieren.
• Leistungsoptimierungs- und Ressourcenoptimierungstechniken für lang laufende Agentenprozesse anzuwenden.
• Kosten zu kontrollieren und "Agentensprawl" durch Richtlinien, Orchestrierung und Automatisierung zu verhindern.
• MLOps-Best Practices für Continuous Deployment, Versionierung und Rollback von agenbasierten Diensten zu integrieren.

Format des Kurses

• Praxisnahe, ingenieurorientierte Sitzungen mit Live-Infrastrukturbeispielen.
• Interaktive Diskussionen über architekturale Kompromisse und Beobachtbarkeitsausforderungen.
• Abschlussübung: Bereitstellung und Monitoring eines kostenkontrollierten, produktionsreifen agenbasierten Systems.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anordnung vorzunehmen.

WrenAI ermöglicht Organisationen, von statischen Dashboards hin zu konversationalen Analysen und eingebetteter generativer BI überzugehen. Diese Transition erfordert sorgfältige Planung der Übernahme, Migration von Assets sowie effektive Veränderungsmanagementpraktiken.

Dieses unterrichtete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene BI- und Dataplattform-Professionals, die ihre legacies BI-Systeme mit WrenAI modernisieren möchten.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Legacy-BI-Umgebungen zu bewerten und Modernisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Migrationspläne von statischen Dashboards zu WrenAI vorzubereiten und auszuführen.
• Konversationalen Analysen und eingebetteten GenBI-Fähigkeiten zu nutzen.
• Organisatorisches Veränderungsmanagement für die BI-Modernisierung zu leiten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praxisübungen zur Migration und Übernahmeverwaltung.
• Anwendungspraktika zu konversionalen Analysen und eingebetteter GenBI.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine an die Bedürfnisse angepasste Schulung, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses Kurs behandelt Governance, Identitätsmanagement und adversariales Testen für agenutzersteuerte KI-Systeme, wobei der Fokus auf unternehmenssichere Bereitstellungsmuster und praktische Red-Teaming-Techniken liegt.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die Agenten-basierte KI-Systeme in Produktionsumgebungen entwerfen, schützen und bewerten möchten.

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

• Governance-Modelle und -Richtlinien für sichere agenutzersteuerte KI-Bereitstellungen zu definieren.
• Authentifizierungsabläufe für Agenten mit minimalsten Berechtigungen zu entwerfen.
• Zugriffssteuerung, Audit-Logs und Observabilität speziell für autonome Agenten umzusetzen.
• Red-Team-Übungen zu planen und durchzuführen, um Missbrauchsmöglichkeiten, Escalationspfade und Risiken der Datenexfiltration aufzudecken.
• Gemeinsame Bedrohungen für agenutzersteuerte Systeme durch Richtlinien, technische Steuerungsmechanismen und Monitoring abzuwehren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Bedrohungsmodellierungs-Workshops.
• Praktische Labs: Identitätsbereitstellung, Richtlinienzumfragen und Adversar-Simulationen.
• Red-Team/Blue-Team-Übungen und Abschlussbewertung des Kurses.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Python ist die Kernsprache zur Entwicklung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Dieses Kurs fokussiert sich auf die praktische Umsetzung mit modernen SDKs und Frameworks wie LangChain und AutoGen, um Agenten zu bauen, zu verbinden und Workflows zu managen.

Dieser von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Backend-Ingenieure, Plattform-Ingenieure und ML-Ingenieure, die autonom arbeitende Agenten mit Python-Werkzeugen und APIs implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Python-basierte Umgebungen für agentebasierte Systeme einzurichten und zu konfigurieren.
• Gängige Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zu verwenden, um funktionierende Agenten zu erstellen.
• Werkzeuge und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Mult-Agent-Workflows und Kommunikationsmuster zu orchestrieren.
• Bewährte Praktiken für das Debuggen, Testen und Warten von agentebasierter Codebasen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hands-on Programmierübungen und Live-Demos.
• Praktische Projekte zur Erstellung end-to-end Agent-Workflows.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

WrenAI ermöglicht Finanzteams die Modellierung von KPIs, die Integration standardisierter Metriken und das Design von Dashboards, die den regulatorischen Anforderungen und Prüfstandards entsprechen.

Dieses durch Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzprofis, die WrenAI zur Erstellung komformierter finanzieller Datenmodelle und Dashboards nutzen möchten, die Entscheidungsfindung und Risikomanagement unterstützen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KPIs und Metriken im Finanzbereich in WrenAI zu modellieren.
• Dashboards zu erstellen, die den regulatorischen und prüftechnischen Anforderungen entsprechen.
• WrenAI mit finanzspezifischen Datenquellen für Echtzeitzuweisung zu integrieren.
• Beste Praktiken in der finanzanalytischen Abrechnung und Risikoverwachung anzuwenden.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Händische Übungen mit finanziellen Datenmodellen.
• Anwendungslabs zum Dashboards-Design und der Berichterstattung im Einklang mit den Vorschriften.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für Arrangements.

Dieses Kurs lehrt praktische Ingenieurstechniken, um agente (autonome) Systeme unter Verwendung von Python zu designen, zu bauen, zu testen und bereitzustellen. Es behandelt den Agentenzyklus, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsmanagement, Orchestrierungsmuster, Sicherheitskontrollen und Produktionsaspekte.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis Experten-Level ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Softwareingenieure, die robuste, produktionsreife autonome Agenten mit Python bauen möchten.

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

• Diesen Agentenzyklus und Entscheidungsabläufe zu designen und umzusetzen.
• Außenstehende Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurz- und Langzeit-Speicherarchitekturen für Agenten zu implementieren.
• Mehrstufige Orchestrierungen und die Zusammensetzung von Agenten abzustimmen.
• Sicherheits-, Zugriffs- und Beobachtungsrichtlinien für bereitgestellte Agenten anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Labore, um Agenten mit Python und gängigen SDKs zu bauen.
• Projektbasierte Übungen, die bereitstellbare Prototypen erzeugen.

Kursanpassungsoptionen

• Bitte kontaktieren Sie uns, um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu vereinbaren.

WrenAI ermöglicht die Generierung von natürlicher Sprache zu SQL und künstlich-intelligenzgestützte Analysen, wodurch der Datenzugriff schneller und intuitiver wird. Für die Nutzung im Unternehmensumfeld sind Qualitätsicherungs- und Observabilitätpraktiken entscheidend, um Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Konformität zu gewährleisten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte für Daten und Analysen, die lernen möchten, wie sie die Genauigkeit der Abfragen bewerten, Anpassungen am Prompt durchführen und Observabilitätpraktiken zur Überwachung von WrenAI in der Produktion implementieren.

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

• Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von NL zu SQL-Ausgaben zu bewerten.
• Prompt-Tuning-Techniken anzuwenden, um die Leistung zu verbessern.
• Drift und Abfrageverhalten über die Zeit zu überwachen.
• WrenAI mit Logging- und Observabilität-Frameworks auszustatten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit Bewertungs- und Anpassungstechniken.
• Praktische Laborübungen zur Integration von Observabilität und Monitoring.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu klären.

Agentic AI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, argumentieren und tätigkeitsbezogene Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Grenzen zu erreichen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Gesundheits- und Datenteams, die Agentic AI-Lösungen für klinische und operationale Anwendungsfälle entwerfen, evaluieren und steuern möchten.

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

• Agentic AI-Konzepte und -Grenzen in Gesundheitskontexten zu erklären.
• Sicherheitsbewusste Agentenabläufe mit Planung, Speicher und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
• Retrieval-verstärkte Agenten über klinische Dokumente und Wissensbasen zu bauen.
• Agentenverhalten mit Sicherheitsmaßnahmen und menschlichen Kontrollen zu evaluieren, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und geführte Diskussion.
• Begleitende Laborübungen und Code-Erklärungen in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zur Sicherheit, Evaluation und Steuerung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

WrenAI ist eine künstliche Intelligenz-basierte Analyseplattform, die darauf ausgelegt ist, Daten zu verbinden, Modelleinzugaben zu erzeugen und Dashboards zu generieren. In Unternehmensumgebungen sind robuste Governance und Sicherheit entscheidend für eine sichere und konforme Nutzung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Unternehmenstexter, die Muster der Governance, Konformität und Sicherheit für WrenAI in großem Umfang implementieren möchten.

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

• Berechtigungsmodelle in WrenAI zu entwerfen und umzusetzen.
• Praktiken für Überprüfbarkeit und Überwachung zur Einhaltung von Vorschriften anzuwenden.
• Sichere Umgebungen mit unternehmensweit kontrollierten Einstellungen einzurichten.
• WrenAI sicher in großen Organisationen zu verbreiten.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Labs zur Konfiguration von Governance und Sicherheit.
• Übungen, die Unternehmensverbreitungszenarien simulieren.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

• Um eine angepasste Schulung für diese Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten, die agenzfähige Fähigkeiten in künstlich-intelligent gesteuerte Anwendungen integrieren möchten.

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

• Die Prinzipien von agentic AI und autonomem Entscheidungsfinden zu verstehen.
• Zielorientierte KI-Agenten mit Selbstoptimierungstechniken zu implementieren.
• Multi-Agenten-Zusammenarbeit für komplexe Problemstellungen zu integrieren.
• Die KI-Mensch-Interaktion durch anpassungsfähige Benutzererfahrungen zu verbessern.
• Agentic AI-Modelle in realen Anwendungen bereitzustellen.

Die WrenAI Tabellen und Metrikenbibliothek ermöglichen durch künstliche Intelligenz unterstützte Tabellenworkflows schnelles Berichtswesen und eine Bibliothek vordefinierter, plattformübergreifender Geschäftsmetriken.

Dieses instructor-led live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufe-Berufskräfte in der Operations-Führung, die das Berichtswesen und die Analyse durch WrenAI Tabellen und die Metrikenbibliothek beschleunigen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• KI-gestützte Tabellen zum Datenanalysieren und Berichten erstellen.
• Die WrenAI Metrikenbibliothek für standardisierte KPIs nutzen.
• Tabellen mit mehreren Datenspeichern verbinden, um Echtzeitaktualisierungen zu ermöglichen.
• Vereinfachte operative Berichtswesen durch automatisierte Workflows erstellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-an-Klumpen Tabellen erstellen mit WrenAI.
• Praktische Übungen zur Metriken- und KPI-Berichterstattung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für ein angepasstes Training für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte um eine Absprache zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Mehragentensysteme mit Agentic AI-Frameworks entwickeln und optimieren möchten.

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

• Die Prinzipien von Agentic AI in Mehragentenumgebungen zu verstehen.
• Autonome, künstlich intelligente Agenten zu entwickeln, die miteinander interagieren.
• Reinforcement Learning für anpassendes AI-Verhalten umzusetzen.
• Mehragenten-Zusammenarbeit und -Wettbewerb zu optimieren.
• Agentic AI in Robotik, Gaming und Unternehmensautomatisierung anzuwenden.

Die WrenAI API ist eine leistungsstarke Schnittstelle zur Generierung von SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache, zum Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen und zum Integrieren von Diagrammen in interne Plattformen.

Diese vom Trainer geführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure, die die WrenAI API für praktische Anwendungen einsetzen möchten, einschließlich SQL-Generierung, Visualisierung und App-Integration.

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

• Anwendungen zur WrenAI API zu authentifizieren und zu verbinden.
• SQL-Abfragen aus natürlichen Spracheneingaben zu generieren.
• Darstellungen mit API-Endpunkten erstellen und einbetten.
• WrenAI in Backend-Systeme und interne Tools integrieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit API-Aufrufen und Integrationsmethoden.
• Praktische Projekte, die Apps, Diagramme und Datenpipelines verbinden.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Agentic AI zur Unternehmensskalierung der Automatisierung und strategischen KI-Einführung nutzen möchten.

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

• Die Rolle von Agentic AI in Unternehmensanwendungen zu verstehen.
• Autonome KI-Agenten mit Unternehmenssystemen zu integrieren.
• AI-getriebene Workflows auf Skalierbarkeit und Effizienz zu optimieren.
• Einhaltung von Compliance, Sicherheit und Governance in KI-Automatisierung sicherzustellen.
• AI-getriebene Geschäftsstrategien für die digitale Transformation zu entwickeln.

WrenAI Cloud ist eine moderne Plattform zur Verbindung von Datenquellen, Datamodellierung und Erstellung interaktiver Dashboards.

Dieses instructor-geleitete Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofessionals Anfänger- bis Mittelstufe, die lernen möchten, wie man WrenAI Cloud einrichtet, Daten modelliert und Einblicke in Dashboards visualisiert.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer Folgendes können:

• Einstellen und Konfigurieren von WrenAI Cloud-Umgebungen.
• Verbinden von WrenAI Cloud mit mehreren Datenquellen.
• Datamodellierung und Definieren von Beziehungen für Analysen.
• Erstellen interaktiver Dashboards für geschäftliche Einblicke.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Händische Konfiguration der Cloud-Plattform und Datamodellierung.
• Praktische Übungen in Dashboards-Erstellung und Visualisierung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin auszumachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die agenťische KI für Entscheidungsfindung in komplexen Geschäfts- und technischen Szenarien nutzen möchten.

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

• Die Prinzipien autonomer Entscheidungsfindung in KI zu verstehen.
• AI-Agenten zu entwerfen und umzusetzen, die mit minimaler menschlicher Intervention arbeiten.
• Agenťische KI in Automatisierungsabläufe und Geschäftssysteme zu integrieren.
• AI-getriebene Entscheidungsprozesse auf Effizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Einhaltung von Sicherheits- und ethischen Aspekten bei der KI-Autonomie sicherzustellen.

WrenAI ist ein open-source-generativer BI-Tool, das die Konvertierung von natürlicher Sprache in SQL und semantische Datenmodellierung ermöglicht.

Dieses durch Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenengineer, Analyseingenieure und ML-Ingenieure, die robuste semantische Schichten erstellen, Anfragen optimieren und eine zuverlässige SQL-Generierung sicherstellen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Semantische Modelle für konsistente Metrikdefinitionen über Teams hinweg implementieren.
• Die Text-zu-SQL-Leistung auf Genauigkeit und Skalierbarkeit optimieren.
• Guardrails konfigurieren und erzwingen, um ungültige oder risikoreiche Abfragen zu vermeiden.
• WrenAI OSS in Datenpipelines und Analyseworkflows integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praxisbezogene Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für Absprachen.

Dieses von einem Ausbilder geführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Ingenieure, ML-Forscher und Entwickler, die Agentic AI-Systeme in realen Anwendungen bauen und implementieren möchten.

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

• Die Kernprinzipien von Agentic AI-Systemen zu verstehen.
• AI-Agenten mit autonomen Überlegungs- und Handlungsfähigkeiten zu implementieren.
• Agentic AI mit APIs und Drittanbieterservices zu integrieren.
• Mehragenteninteraktionen für komplexe Aufgaben zu optimieren.
• Ethische, Sicherheits- und Skalierbarkeitsfragen in Agentic AI anzugehen.

WrenAI ermöglicht es SaaS-Anbietern, generative Business-Intelligence (GenBI) direkt in kundenseitige Produkte zu integrieren. Dieses Kurs bildet SaaS-Teams aus, wie sie die Embedded-API von Wren AI nutzen, weiße Markenanalyse konfigurieren und mehrinstanzenfähige Bereitstellungen verwalten können.

Diese vom Dozenten geleitete, live durchgeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenhafte SaaS-Produktleiter, Daten-Ingenieure und Full-Stack-Entwickler, die WrenAI als eingebettete Analyse-Lösung in SaaS-Umgebungen bereitstellen möchten.

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

• WrenAI mithilfe der Embedded-API für kundenseitige Anwendungen zu integrieren.
• Weiße Markenkommunikation mit Branding und Anpassung umzusetzen.
• Sichere und skalierbare mehrinstanzenfähige Bereitstellungen zu entwerfen.
• Die Nutzung, die Leistungsoptimierung und die Einhaltung von Compliance-Richtlinien in SaaS-Umgebungen zu überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit der WrenAI Embedded API.
• Workshop: Entwerfen und Bereitstellen einer weißen Markenanalyse-Funktion für ein SaaS-Szenario.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die die grundlegenden Prinzipien der agentischen KI verstehen möchten, ihre Fähigkeiten und ihren potenziellen Einfluss auf Industrien.

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

• Die Kernprinzipien der agentischen KI zu verstehen.
• Zwischen traditioneller KI und autonomen KI-Agenten zu differenzieren.
• Praktische Anwendungen der agentischen KI in verschiedenen Branchen zu erkunden.
• Die Vorteile und Herausforderungen der Implementierung autonomer KI-Systeme zu bewerten.
• Die ethischen und sicherheitstechnischen Aspekte der agentischen KI zu analysieren.

WrenAI ist eine Plattform für Konversationsanalyse, die natürlichsprachliche Abfragen in verlässliche Analysen übersetzt. Sie ermöglicht nicht-technischen Teams, Erkenntnisse schnell und konsistent zu generieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Produktmanager, Analysten und Datenchampions, die Konversationsanalyse einsetzen und Self-Service-BI-Fähigkeiten mit WrenAI aufbauen möchten.

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

• Konversationsanalyse-Workflows zu entwerfen, die verlässliche Produktkenntnisse sichtbar machen.
• Eine standardisierte Metrikenschicht für konsistente Berichte zu erstellen und zu pflegen.
• Natürlichsprachliche Funktionen effektiv zur Beantwortung von Produktfragen zu verwenden.
• WrenAI-getriebene Self-Service-Dashboards und Schutzmechanismen in Produktworkflows zu integrieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Labore mit Wren AI und Beispiel-Datensätzen.
• Workshop: Erstellen eines Self-Service-Dashboards und einer Konversationsabfrage.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.