KI-Inferenz und -Deployment mit CloudMatrix Schulung

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler sowie Softwareentwickler mit Grundkenntnissen bis mittlerer Erfahrung, die eine fundierte Einführung in die Prinzipien und Praktiken der KI-Entwicklung erhalten möchten.

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

• Die zentralen Konzepte und Technologien hinter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.
• Einfache Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow und PyTorch umzusetzen.
• KI-Techniken anzuwenden, um praktische Probleme in der Softwareentwicklung zu lösen.
• KI-Projekte unter Einhaltung bewährter Praktiken im Bereich der KI-Entwicklung zu verwalten und fortzuführen.
• Die ethischen Auswirkungen sowie Verantwortlichkeiten bei der Entwicklung von KI-Systemen zu erkennen.

Dieses zweitägige, praxisorientierte Programm vermittelt den Teilnehmer:innen praktische Fähigkeiten, um generative KI-Tools effektiv, sicher und konsistent in technischen und operativen Arbeitsabläufen einzusetzen. Der Fokus des Trainings liegt darauf, KI zu einer zuverlässigen Alltagsassistenz für die Erstellung und Optimierung von Dokumentation, die Strukturierung von Anforderungen, die Beschleunigung von Analysen und Berichten sowie die Unterstützung bei Problemlösungen und die Optimierung funktionsübergreifender Kommunikation zu machen. Die Teilnehmer:innen lernen bewährte Prompting-Muster, Validierungstechniken zur Reduzierung von Fehlern und „Halluzinationen“ sowie leichtgewichtige Governance-Praktiken zum Schutz vertraulicher Informationen und geistigen Eigentums. Der Kurs ist so gestaltet, dass er sofort einsetzbare Vorlagen, Workflows und einen wiederholbaren Ansatz für KI-gestützte Arbeit hervorbringt.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Experten sowie Softwareentwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissen, die intelligente Anwendungen unter Einsatz von KI und maschinellem Lernen entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die fortgeschrittenen Konzepte und Technologien hinter KI und maschinellem Lernen zu verstehen.
• Daten zu analysieren und visualisieren, um die Entwicklung von KI-/ML-Modellen fundiert zu unterstützen.
• KI-/ML-Modelle effektiv zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen.
• Intelligente Anwendungen zu entwickeln, die reale Probleme lösen können.
• Die ethischen Auswirkungen von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen zu bewerten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die eine fundierte Einführung in intelligente Anwendungen sowie deren Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen erhalten möchten.

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

• Die Geschichte, Prinzipien und Auswirkungen der künstlichen Intelligenz zu verstehen.
• Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu erkennen und anzuwenden.
• Daten für KI-Anwendungen effizient zu verwalten und auszuwerten.
• Die praktischen Anwendungsbereiche sowie die Grenzen der KI in verschiedenen Sektoren zu erkennen.
• Über ethische Aspekte und gesellschaftliche Auswirkungen der KI-Technologie zu diskutieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure sowie AI-Praktiker mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen. Sie wollen die Feinheiten intelligenter Anwendungen beherrschen und diese nutzen, um komplexe, reale Probleme zu lösen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Tiefgehende Lernelemente implementieren und analysieren.
• Maschinelles Lernen im großen Maßstab in einer verteilten Rechenumgebung anwenden.
• Verstärkungslernmodelle zur Entscheidungsfindung entwerfen und umsetzen.
• Hochwertige NLP-Systeme für das Verständnis von Sprache entwickeln.
• Bild- und Videoanalysen mittels Computer-Vision-Techniken durchführen.
• Ethische Aspekte bei der Entwicklung und Einführung von AI-Systemen berücksichtigen.